TÜRKİYE’YE GELEN TURİST SAYISI TAHMİNİNDE ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 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.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Hüdaverdi Bircan
0000-0002-1868-1161
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2019
Gönderilme Tarihi
22 Şubat 2019
Kabul Tarihi
25 Kasım 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 20 Sayı: 2