Yapay Sinir Ağları ile Trafik Yoğunluğu Tahmini (original) (raw)
Related papers
Yapay Sinir Ağları ile Şanlıurfa İstasyonunun Kuraklığının Tahmini
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 2018
Kuraklığın erken tahmin edilmesi, kuraklığın olası olumsuz etkilerinin azaltılabilmesini sağlayabilir. Bu amaçla geliştirilen indisler ise geçmişe dönük kuraklığın belirlenmesini sağlamaktadır. Geçmiş dönemlere ait indis ve yağış verileri kullanılarak oluşması muhtemel kuraklığın tahmin edilmesi, erken uyarı sistemlerinin kurulabilmesine imkân tanıyabilecektir. Bu çalışmada, Şanlıurfa istasyonuna ait 1938-2014 yılları arasındaki yağış verileri ile hesaplanan Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SYİ) değerleri, geçmiş yağış ve kuraklık indisi değerleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Kuraklığın tahmin edilmesinde İleri Beslemeli Geri Yayınımlı Sinir Ağır (İBGYSA) yöntemi kullanılmıştır. 1937-1990 yılları arasındaki değerler eğitim, 1991-2014 yılları arasındaki değerler ise test verisi olarak kullanılmıştır. 1, 3, 6 ve 12 aylık kuraklık indis değerlerinin tahmini için, her bir zaman ölçeğinde 16 model kullanılmıştır. Şanlıurfa istasyonu için 6 ve 12 aylık kuraklık indislerinin tahminind...
Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Otomobil Satış Tahmini
International Journal of Management Economics and Business, 2012
Talep tahmini tüketicilerin gelecekte ne kadar mal ve hizmet talep edeceklerinin değişkenler yardımıyla tahmin edilmesidir. Talep tahmin metotları kantitatif ve kalitatif yöntemler olmak üzere iki grupta toplanmaktadır. Bu çalışmanın amacı da yeni otomobil satış miktarlarının yapay sinir ağları yöntemiyle önceden tahmin edilerek otomotiv sektörü ile ilgili bir takım politikaların belirlenmesine katkı sağlamaktır. Çalışmada Ocak-2007 ile Haziran-2011 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Çalışmada bağımsız değişkenler olarak gayri safi yurtiçi hasıla, reel kesim güven endeksi, yatırım harcamaları, tüketim harcamaları, tüketici güven endeksi, dolar kuru ve zaman, bağımlı değişken olarak ise satılan toplam otomobil sayısı alınmıştır.
Yapay Sinir Ağları ile Aktif Kullanıcı Sayısı Tahmini Üzerine Bir ygulama
2020
Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan yapılara sahiptir. Dolayısıyla bu tip problemlerin sıkça yer aldığı mühendislik, savunma, sanayi, veri analizi gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları lineer olmayan yapılar olduğundan bilgisayarların çözümünde tıkandığı gerçek yaşamdan alınan örneklerin çözümünde daha doğru çözümler sunmaktadır. Son zamanlarda yaş gözetmeksizin uluslararası ağ üzerinden oyun sağlayıcılar vasıtasıyla oyun oynayan kullanıcılar sayısında belirgin artış gözlenmektedir. Bu artış ile oyun sağlayıcılarında da artış gözlenmektedir. Ancak bu sağlayıcıların finansal açıdan ayakta kalabilmesi için sundukları oyunları kullanan aktif oyuncuların sayısı önem arz etmektedir. Valve Corporation tarafından geliştirilen Steam, bir dijital dağıtım, dijital hak yönetimi, çok oyunculu oynayış ve iletişim sunan platformdur. Oyunların geniş çapta dağıtımı ve onlarla ilgili çoklu ortamların tamamen internet ağı üzerinden yayılımı için kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Steam'in genel aktif kullanıcı sayısı, sunduğu oyunlardan seçilen 5 oyunun bir gündeki belirlenen saatlerdeki aktif kullanıcı sayısı üzerinden yapay sinir ağları ile tahmin edilmektedir. Tahmin uygulamasında, tasarladığımız yapay sinir ağ yapısının eğitiminde MATLAB uygulamasının yapay sinir ağları için geliştirilmiş olan NNTool kullanılmıştır.
Yağış Miktarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
2018
Ozet- Yagis verilerinin ongorulebilir olmasi ve dogruya yakin sekilde tahmin edilebilmesi; muhendislik acisindan bircok avantaj saglayacak bir durumdur. Gecmis yagis verileri yardimiyla bu ongoru islemi belirli matematiksel denklemler sayesinde yapilabilmektedir. Kara kutu modeli olarak adlandirilan analiz sistemlerinde gecmis veriler sayesinde olusturulan modeller yardimiyla eksik veriler ve gelecekteki veriler tahmin edilebilmektedir. Gunumuzde gerek alinan verimli sonuclar gerekse kullanim kolayligi ve hizi sebebiyle bir kara kutu modeli olan Yapay Sinir Aglari (YSA) bu ongoru modellemelerinde sikca kullanilmaktadir. Bu calismada bir Yapay Sinir Agi yontemi olan Ileri Beslemeli Geri Yayilim (IBGY) metodu yardimiyla yagis verileri tahmin edilmistir ve sonuclar coklu dogrusal regresyon analizi sonuclari ile karsilastirilmistir. Tahmin modelleri hazirlanirken gecmis yillara ait yagis, nispi nem ve sicaklik verileri birlikte kullanilmistir. Hazirlanan bircok farkli modelden bes tanes...
Karaman İlinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı Kullanılarak Kuraklığın Tahmini
2011
This paper presents a methodology on modeling, namely, artificial neural network (ANN), of the meteorological drought. For this purpose, standardized precipitation index (SPI) values at time scales of 3, 6, 9 and 12 months were calculated using monthly rainfalls measured from 1975 to 2009 in Karaman meteorology station. The feed-forward back-propagation (FFBP) method was employed to train the ANNs in the study. The SPI and monthly rainfall data was taken into consideration to constitute input layer in Feed Forward Back Propagation Artificial Nerual Netwoks (FFBPANN). The SPI values from the ANN were compaired with the values calculated from SPI relationship for the period 1999-2009. The FFBPANN performance was evaluated by Mean Square Error (MSE), Normalized Mean Square Error (NMSE), Absolute Mean Error (AME), Absolute Minimum Error (AMinE), Absolute Maximum Error (AMaxE) and Linear Correlation Coefficient (r).
Yapay Sinir Ağları, 2021
In the developing world, institutions and companies are trying to turn into smart businesses with smart applications. it is projected that 60% of the work done by humans will be carried out by systems with artificial intelligence in 2025. By complying with this change, institutions with more efficient and flexible processes will gain while others will gradually come to the point of closure. SAP, IBM, SAS, Microsoft, Google (Alphabet), etc. such companies offer services, libraries, APIs, and tools that can be used in the field of artificial intelligence. Artificial intelligence applications that work integrated with the ERP system through the Leonardo platform of the SAP institution have already started to be used. Knowledge and experience in this field are developing in order to be not only a consumer but also a developer in the field of artificial intelligence. Artificial neural networks are an important branch used in the field of artificial intelligence. Below, general information about artificial neural networks and learning with layered artificial neural networks have been researched from different sources and prepared as a total of 19 pages including bibliography.
Türk Bütçe Dengesinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Tahmini
2013
The balance between public revenues and expenditures are crucial for econo- mic development and to sustain this development. In the literature, the Main rea- sons of imbalances between revenue and expenditure considered under two he- adings: economic and political reasons. Economic reasons that affect the budget balance are unemployment, economic growth, economic crises, inflation and the debt stock. The effects of Political reasons on the budget are usually attributed to increased public spending in election years. In this study, the budget balance, unlike traditional methods, will be analyzed by artificial neural networks. Turkey’s budget balance will be estimated using eco- nomic and political indicators. Particularly, the availability of this method in bud- get balance estimation will be investigated.
Ege Akademik Bakis (Ege Academic Review), 2015
Karar verme zorunluluğunda olan tüm işletmeler, gelecekte mevcut durumlarını muhafaza etmek ve geliştirebilmek için gelecekteki olayları tahmin etmek ve iyi bir plan çerçevesinde uygun çözümler üretmek zorundadırlar. Tahminin amacı işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmek, çeşitli veri ve teknikleri kullanarak önceden önlemler alınmasını sağlamaktır. Bu bağlamda yapılan çalışmada, istatistiksel talep tahmin tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılarak, Malatya ili kuru kayısı ürününe ait ihracat miktarlarının tahmini uygulaması yapılmıştır. Uygulama sonrası yapılan hata testi sonuçları, modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğunu göstermiştir.