Yapay Sinir Ağları ile Öngörü Modellemesi

Abstract

Gelişen teknolojiye paralel olarak artan işleme ve hesaplama gücü ile birlikte, karmaşık simülasyonların yapılması ve gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullanılarak temel kriterlere dayalı olarak geleceğe dönük öngörümleme modellemelerinin gerçekleştirmesi mümkün hale gelmiştir. Bu modellemelerin gerçekleştirilmesini sağlayan önemli bir uygulama alanı ise “Yapay Sinir Ağları”dır. Bu çalışmada öngörümleme tekniklerinden zaman serisi yöntemlerine giren “Box-Jenkins (ARIMA) Metodolojisi” ve “Yapay Sinir Ağları” yöntemlerinin öngörüperformanslarını karşılaştırarak en yüksek başarıyı sağlayan yöntemin belirlenmesi ve belirlenen yöntem yardımıyla 11 yıl için bir şirketten rastgele seçilen dört ürünün aylar itibariyle satış rakamlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın uygulama bölümünde öngörümleme tekniği olarak Yapay Sinir Ağlarının kullanımının daha başarılı sonuçlar ürettiği sonucuna varılmıştır.

Along with the processing and computation power increasing parallel with the developing technology, performing complex simulations and establishing forecasting models using developed artificial intelligence technologies based on the main criterions have been rendered possible. One important application field ensuring the possibility of these models is “Artificial Neural Networks”. In this study, it is aimed to determine the method providing the highest success by comparing the forecasting performances of the “BoxJenkins (ARIMA) Methodology” and “Artificial Neural Networks” which are included in the time series methods of the forecasting techniques and to forecast with the determined method the sales values of three products choosen randomly from the products being produced in a company for 11 years are aimed. In the application part of the study it is reached to conclusion that to use Artificial Neural Networks as a forecasting method will give more successful results.