Yapay sinir ağları yaklaşımı ve bir uygulama

Abstract

ÖZETBu çalışmada amaç, çoklu doğrusal regresyon modeli ile yapay sinir ağlarımodellerinin öngörü performanslarını karşılaştırmaktır.Bu amaç doğrultusunda ilk bölümde yapay sinir ağları genel hatlarıylatanıtılmış olup, ikinci bölümde yapısı ayrıntılı olarak incelenmiştir. Üçüncübölümde yapay sinir ağlarının hangi özelliklere göre sınıflandırıldığı ve temelöğrenme kurallarından bahsedilmiştir. Dördüncü bölümde ise en çokkullanılan yapay sinir ağları modelleri incelenerek, yapay sinir ağlarınınistatistikle ilişkisine değinilmiştir. Uygulamaya ayrılmış olan beşinci bölümde,Türkiye'deki sanayi üretim indeksi için çoklu doğrusal regresyon analizi ileyapay sinir ağları modellerinin öngörü değerleri elde edilerek karşılaştırılmışve sonuçlar yorumlanmıştır.Anahtar kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi,Sanayi Üretim IndeksiDanışman: Yrd. Doç. Dr. Funda SEZGİN, Mimar Sinan Güzel SanatlarÜniversitesi, İstatistik Bölümü, İstatistik Anabilim DalıI

ABSTRACTThe main purpose of this study is to compare the forecast performances ofmultivariate linear regression model with artificial neural networks models.In the light of this aim, artificial neural networks are introduced in generalterms in the first part, and their structure is examined in detail for the nextpart. In the third part, the classification of artificial neural networks arementioned in terms of their characteristics and the basic learning rules. As forthe fourth part, generally used artificial neural networks models are examinedand artificial neural networks? relation to statistics is given. The fifth partintroduces the application, and prediction outcomes of both multivariate linearregression analysis and artifical neural networks models are compared anddiscussed for the Turkish Industrial Production Index.Keywords: Artificial Neural Networks, Multivariate Linear RegressionAnalysis, Industrial Production IndexAdvisor: Yrd. Doç. Dr. Funda SEZGİN, Mimar Sinan Fine Arts University,Department of Statistics, Statistics SectionII