Su ürünleri üretiminin yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi üzerine bir uygulama
An application of artificial neural networks to forecast the fisheries production
Yazar: MEHMET ÖZSOY
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA ; YRD. DOÇ. YAKUP AKGÜL
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Sinir ağları = Nerve net ; Su ürünleri = Aquatic products ; Su ürünleri sektörü = Aquatic products sector ; Tahmin = Estimation ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Üretim = Production ; Üretim sistemleri = Production systems ; Üretim tahmini = Production estimate

Özet:
Besin yetersizliği ve sağlıksız beslenme çağımızın en önemli sorunlarındandır. Dünya'da birçok ülke; nüfusun artması, kıt kaynakların planlı olarak kullanılmaması ve imkânsızlıklardan kaynaklı besin yetersizliği ile karşı karşıya kalmaktadır. Zengin bir protein kaynağı olarak su ürünleri bu probleme çözüm olabilmektedir. Su ürünleri; besin kaynağı olmasının yanı sıra, ekonomiye de çok fazla katkılar sağlamaktadır. Bu sebeple özellikle gelişmekte olan ülkeler bu sektörde istihdam sağlayabilmekte ve ekonomik olarak daha güçlü bir konuma gelebilmektedirler. 
Türkiye gelişmekte olan bir ülke olarak su ürünleri sektörüne yatırımlar yapmaktadır fakat dünya ortalamasının gerisindedir. Bu açığın Türkiye'nin alacağı stratejik kararlarla kapatılması mümkündür. Su ürünleri sektörünün özellikle son yıllarda çok hızlı gelişmesi, beraberinde bir takım planlama problemlerini de getirmiştir. Bu çalışma su ürünlerinin geçmiş verilerinden yararlanarak planlama sürecinde paydaşlara fayda sağlamayı amaçlamaktadır. 
Çalışmada Türkiye'nin 1969-2017 yılları arasındaki su ürünleri sektörüne ait; üretim verileri, ithalat verileri, ihracat verileri ve nüfus verileri kullanılarak Matlab 2013a paket programı yardımıyla Yapay Sinir Ağı oluşturulmuş ve ağ eğitilerek performansı ölçülmüştür. Kurulan modelin performansı hata oranları yardımı ile ölçülmüş ve MAPE değeri 6,09 olarak bulunmuştur. %10'un altında olan bu değer modelin, su ürünleri üretimini tahmin etmede başarılı olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Nutritional deficiency and unhealthy nutrition are important problems in 21st century. Various countries in the world are facing nutritional deficiencies due to unplanned consumption of scarce resources, population increase and some desperations. Fisheries may be a solution to this problem as a rich source of protein. Besides of being a nutritional source, fisheries has a potential to make good contributions to the economy. For this reason, especially the developing countries may provide employment throughout this sector.
Turkey, as a developing country, is making investments to the fisheries sector but Turkey is still below of world averages in terms of the created value. It can be said that Turkey has some sectoral advantages and may close this gap with the right strategic decisions. The rapid development of the fisheries sector brought some planning problems with it. This study aims to provide correct and consistent inputs for the planning process. 
In this study, an Artificial Neural Network model is designed using the production, import, export and population values of Turkey between 1969 and 2017. Matlab 2013a is used to design, train, test and forecast the model. In this study, the ANN model is found successful to forecast the fisheries production since the MAPE value was found 6,09.