Yapay Sinir Ağları ile Türkiye, Çin ve İran’da Bal Üretimi Modellemesi

Alaeddin Yörük; Şenol Çelik; Derviş Topuz

doi:10.47243/jos.1926

Yazarlar

Alaeddin Yörük Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi / Türkiye https://orcid.org/0000-0003-2098-4468
Şenol Çelik Bingöl Üniversitesi / Türkiye https://orcid.org/0000-0001-5894-8986
Derviş Topuz Niğde Ömer Halis Üniversitesi / Türkiye https://orcid.org/0000-0001-9415-1421

DOI:

https://doi.org/10.47243/jos.1926

Anahtar Kelimeler:

Yapay Sinir Ağları- Aktivasyon fonksiyonu- bal

Özet

Bu çalışmanın amacı dünyada en fazla bal üretimi yapılan Çin, Türkiye ve İran’da yıllara göre bal üretim miktarının yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmesi ve öngörü yapılmasıdır. Çalışma, Türkiye için 1961-2021, Çin ve İran için 1961-2020 dönemine ait verileri kapsamaktadır. YSA yönteminde aktivasyon fonksiyonu olarak Hiperbolik Tanjant Fonksiyonu kullanılmıştır. Geliştirilen modelin etkinliği Hata Kareler Ortalaması (MSE) ve Mean Average Error (MAE) gibi istatistiklerle belirlenmiştir. Çin, Türkiye ve İran’da bal üretim modellemesi için MSE değerleri sırasıyla 658081803, 21877686 ve 11754352 iken, MAE değerleri ise sırasıyla 19982, 3803 ve 2854 elde edilmiştir. YSA ile elde edilen öngörü sonuçlarına göre bal üretim miktarı 2021-2030 yılları arasında Çin’de 536651-543767 ton ve İran’da 77486-81501 ton, Türkiye’de ise 2022-2030 yılları arasında 106772-112778 ton olacağı beklenmektedir. Bu ülkelerde bal üretim miktarının inişli çıkışlı halinde devam ederek bugünkü üretimden daha fazla olacağı umulmaktadır. YSA yönteminin üretim modellemesinde başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Yazar Biyografisi

Şenol Çelik, Bingöl Üniversitesi / Türkiye

Doç. Dr.

BİNGÖL ÜNİVERSİTESİ/ZİRAAT FAKÜLTESİ/ZOOTEKNİ BÖLÜMÜ/BİYOMETRİ VE GENETİK ANABİLİM DALI/

Referanslar

AJİBOLA A, CHAMUNORWA JP & ERLWANGER KH. (2012). Nutraceutical values of natural honey and its contribution to human health and wealth. Nutrition and metabolism 9: 1-12.

ALP, S. & ÖZ, E. (2019). Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları. Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara.

BOGDANOV S. (1999). Harmonised methods of the international honey commission. Swiss Bee Research Center, FAM, Liebefeld, CH-3003 Bern, Switzerland.

ÇAYIROĞLU, İ. (2015). İleri Algoritma Analizi-5 Yapay Sinir Ağları. http://www.ibrahimcayiroglu.com/Dokumanlar/IleriAlgoritmaAnalizi/IleriAlgoritmaAnalizi-5.Hafta-YapaySinirAglari.pdf

ELMAS, Ç. (2003). Yapay Sinir Ağları, Birinci Baskı, Ankara: Seçkin Yayıncılık.

FAO, ( 2022). Food and Agriculture Organization of the United Nations. Honey production. https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL. Accessed to: 23.07.2022

https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=101&locale=tr. Accessed to: 01.08.2022

KAASTRA, I., BOYD, M. (1996). Designing a neural network for forecasting financial and economic time series. Neurocomputing, 10, 215-236

MACHADO DE-MELO AA, ALMEIDA-MURADIAN LBD, SANCHO MT & PASCUAL-MATE, A. (2018). Composition and properties of Apis mellifera honey: A review. Journal of Apicultural Research 57, 5-37.

NIGUSSIE K, SUBRAMANIAN PA & MEBRAHTU G (2012). Physicochemical analysis of Tigray honey: An attempt to determine major quality markers of honey. Bulletin of the Chemical Society of Ethiopia 26.

ÖZTEMEL, E. (2012). Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul.

ÖZVEREN, U. (2006). Pem Yakıt Hücrelerinin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.

SINGH, K. P., BASANT, A., MALIK, A. & JAIN, G. (2009). Artificial neural network modeling of the river water quality-A case study. Ecological Modelling, 220(6), 888-895.

STERN, H. S. (1996). Neural networks in applied statistics. Technometrics, 38(3), 205-214.

TÜİK, 2019. Hayvansal Üretim İstatistikleri. Doğal Bal ve Ton. Türkiye İstatistik Kurumu.

WHITE, Jr. JW. (1978). Honey. Advances in food research, 24, 287-374.

YAVUZ, S. & DEVECİ, M. (2012). İstatiksel Normalizasyon Tekniklerinin Yapay Sinir Ağın Performansına Etkisi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40, 167-187.