Research Article
TÜRKİYE’YE GELEN TURİST SAYISI TAHMİNİNDE ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
Abstract
Bu
çalışmada, Kültür ve Turizm Bakanlığından elde edilen istatistiklere göre Türkiye
geneline yönelik turizm talebinin aylar itibariyle tahmin edilmesinde “Zaman
Serileri Analizi” ile “Yapay Sinir Ağları” yöntemlerinin öngörü doğruluklarının
karşılaştırılması en yüksek öngörü doğruluğuna sahip modelin belirlenmesi
amaçlanmıştır.
Turist
talebi ile ilgili yapılan modellemelerde zaman serisi
tekniklerinden ARMA (Karma Otoregresif Hareketli Ortalama Süreci) veya ARIMA
(Homojen Durağan Olmayan Süreçler) modelleri kullanılarak en uygun model
belirlenmeye çalışılmıştır.
Yapay
sinir ağları sistemleri ile performansı en yüksek modelin belirlenmesi
amaçlanmıştır. Bu amaç için yapay sinir ağları, ileri beslemeli ağ yapısı,
danışmanlı öğrenme stratejisi ve MLP (Çok Katmanlı Perceptron) modeli ile
oluşturulan yapıları eğitmede kullanılan hatayı geriye yayma algoritması ile
farklı ağ yapıları kullanılarak eğitilmiş ve optimum başarı elde etmek için çok
sayıda deneme gerçekleştirilmiştir.
Uygulanan
yöntemlerden elde edilen öngörü sonuçlarının değerlendirilmesi neticesinde, yapay sinir ağlarının, zaman serileri analizine
göre öngörü doğruluğunun daha yüksek ve gerçek değerlere en yakın sonuçları
veren yöntem olduğu görülmüştür.
References
- AKGÜL I., 2003(a) “Geleneksel Zaman Serisi Yöntemleri” Der Yayınları, İstanbul.
- AKGÜL I., 2003(b) “Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri”, Der Yayınları, İstanbul.
- CAN, M., 2009 “ İşletmelerde Zaman Serileri Analizi İle Tahmin”, Doktara Tezi, İstanbul Üniversitesi.
- CHEN, Jui-Chi (2000). Forecasting Method Applications to Recreation and Tourism Demand, Doktora Tezi, North Carolina State University, USA.
- ÇUHADAR, M., GÜNGÖR, İ., Göksu, A. (2009). Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini Ve Zaman Serisi Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi, iktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.14, S.1 s.99-114.
- ELMAS Ç., “Yapay Zeka Uygulamaları- Yapay Zeka, Bulanık Mantık, Genetik Algoritma”, (2007). Seçkin Yayınevi, Ankara.
- FREEMAN James, SKAPURA David., (1991). “Neural Network Algorithms, Applications and Programming techniques”, Addison-wesley publishing Company.
- HU, Clark (2002). Advanced Tourism Demand Forecasting: ANN and Box-Jenkins Modelling, Doktora Tezi, Purdue University, MI, USA.
- KADILAR C., (2005). “SPSS Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş”, Hacettepe Üniversitesi,Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, Ankara.
- KAYNAR, O., TAŞTAN, S.,(2009). Zaman Serisi Analizinde MLP Yapay Sinir Ağları Ve Arıma Modellerinin Karşılaştırılması. Erciyes Üniversitesi iktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 33, Temmuz-Aralık ss..161-172.
- KELEŞOĞLU, Ömer, EKİNCİ, Cevdet Emin, FIRAT, Adem., (2005). “The Using Artifical Neural Network in Insulation Computations”, Journal of Engineering and Natural Sciences.
- LİN Chin-Tsai, LEE In-Fun and HUANG Ya-Ling (2009). Forecasting Thailand's medical tourism demand and revenue from foreign patients, The Journal of Grey System, 369-376.
- ÖZTEMEL, Ercan., (2006). “Yapay Sinir Ağları”, İstanbul:Papatya Yayıncılık.
- POLAT, Ö., TEMURLENK, S., (2011). Yapay Sinir Ağları Metodolojisi İle Makroekonomik Zaman Serilerinde Öngöru Modellemesi, Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Yıl:1, C:1 S:2, (98-106).
- SAĞIROĞLU, Şeref., BEŞDOK, Erkan., ERLER, Mehmet., (2003). “Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları-I Yapay Sinir Ağları”, Ufuk Yayıncılık.
- SEVÜKTEKİN M., NARGELEÇEN M., (2005). “Zaman Serileri Analizi”, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
- ŞEN, Zekai., (2004). “Yapay Sinir Ağları İlkeleri”, İstanbul: Su vakfı Yayınları.
- YÜKSEK, A.Gürkan., (2007). “Hava Kirliliği Tahmininde Çoklu Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları Yönteminin Karşılaştırılması”, doktora Tezi, Sivas.(http://www.ahmetkakici.com/yapay-sinir-aglari/yapay-sinir-aglarinin-mimarisi-ve-yapi-elemanlari/, erişim tarihi: 14.03.2010)
- ALATAS B., Sinirsel Ağlar, (www.firat.edu.tr/akademik/fakulteler/muhendislik/bilgisayar/balatas/SinirselAglar.pdf, s.22, erişim tarihi: 23.06.2010 )
Year 2019,
Volume: 20 Issue: 2, 164 - 185, 30.11.2019
Abstract
References
- AKGÜL I., 2003(a) “Geleneksel Zaman Serisi Yöntemleri” Der Yayınları, İstanbul.
- AKGÜL I., 2003(b) “Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri”, Der Yayınları, İstanbul.
- CAN, M., 2009 “ İşletmelerde Zaman Serileri Analizi İle Tahmin”, Doktara Tezi, İstanbul Üniversitesi.
- CHEN, Jui-Chi (2000). Forecasting Method Applications to Recreation and Tourism Demand, Doktora Tezi, North Carolina State University, USA.
- ÇUHADAR, M., GÜNGÖR, İ., Göksu, A. (2009). Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini Ve Zaman Serisi Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi, iktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.14, S.1 s.99-114.
- ELMAS Ç., “Yapay Zeka Uygulamaları- Yapay Zeka, Bulanık Mantık, Genetik Algoritma”, (2007). Seçkin Yayınevi, Ankara.
- FREEMAN James, SKAPURA David., (1991). “Neural Network Algorithms, Applications and Programming techniques”, Addison-wesley publishing Company.
- HU, Clark (2002). Advanced Tourism Demand Forecasting: ANN and Box-Jenkins Modelling, Doktora Tezi, Purdue University, MI, USA.
- KADILAR C., (2005). “SPSS Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş”, Hacettepe Üniversitesi,Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, Ankara.
- KAYNAR, O., TAŞTAN, S.,(2009). Zaman Serisi Analizinde MLP Yapay Sinir Ağları Ve Arıma Modellerinin Karşılaştırılması. Erciyes Üniversitesi iktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 33, Temmuz-Aralık ss..161-172.
- KELEŞOĞLU, Ömer, EKİNCİ, Cevdet Emin, FIRAT, Adem., (2005). “The Using Artifical Neural Network in Insulation Computations”, Journal of Engineering and Natural Sciences.
- LİN Chin-Tsai, LEE In-Fun and HUANG Ya-Ling (2009). Forecasting Thailand's medical tourism demand and revenue from foreign patients, The Journal of Grey System, 369-376.
- ÖZTEMEL, Ercan., (2006). “Yapay Sinir Ağları”, İstanbul:Papatya Yayıncılık.
- POLAT, Ö., TEMURLENK, S., (2011). Yapay Sinir Ağları Metodolojisi İle Makroekonomik Zaman Serilerinde Öngöru Modellemesi, Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Yıl:1, C:1 S:2, (98-106).
- SAĞIROĞLU, Şeref., BEŞDOK, Erkan., ERLER, Mehmet., (2003). “Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları-I Yapay Sinir Ağları”, Ufuk Yayıncılık.
- SEVÜKTEKİN M., NARGELEÇEN M., (2005). “Zaman Serileri Analizi”, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
- ŞEN, Zekai., (2004). “Yapay Sinir Ağları İlkeleri”, İstanbul: Su vakfı Yayınları.
- YÜKSEK, A.Gürkan., (2007). “Hava Kirliliği Tahmininde Çoklu Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları Yönteminin Karşılaştırılması”, doktora Tezi, Sivas.(http://www.ahmetkakici.com/yapay-sinir-aglari/yapay-sinir-aglarinin-mimarisi-ve-yapi-elemanlari/, erişim tarihi: 14.03.2010)
- ALATAS B., Sinirsel Ağlar, (www.firat.edu.tr/akademik/fakulteler/muhendislik/bilgisayar/balatas/SinirselAglar.pdf, s.22, erişim tarihi: 23.06.2010 )
There are 19 citations in total.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Makaleler |
| Authors | |
| Publication Date | November 30, 2019 |
| Submission Date | February 22, 2019 |
| Published in Issue | Year 2019Volume: 20 Issue: 2 |
Cumhuriyet University Journal of Economics and Administrative Sciences is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY NC).