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.
Yapay Sinir Ağları Zaman Serileri Analizi Turizm Talep Tahmini
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Kasım 2019 |
Gönderilme Tarihi | 22 Şubat 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019Cilt: 20 Sayı: 2 |
Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY NC) ile lisanslanmıştır.