SOM tipinde yapay sinir ağlarını kullanarak Türkiye ile ticareti olan ülkelerin kümelenmesi üzerine bir çalışma
By using SOM type neural network a study on clustering of the countries having trade with Turkey
Yazar: METİN ZONTUL
Danışman: PROF. DR. SEMRA ORAL ERBAŞ ; PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Geri yayılım ağları = Back propagation networks ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Sinir ağları = Nerve net ; Uluslararası ticaret = International trade ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öz düzenleyici haritalar = Self-organizing maps

Özet:
11 ÖZET Bu çalışmada, regresyon modelleri için "Geri Yayılım" ve kümeleme çalışmaları için de "SOM (Self-Organizing Maps)" yapay sinir ağlarından bahsedilmiş ve bu ağlar ile yapılan çalışmalar verilmiştir. Bu çalışmanın asıl amacı, SOM sinir ağları ile bir kümeleme çalışması yapmaktır. Bu amaçla, DİE'den alman Türkiye'nin dış ticaret verilerine göre Türkiye ile ticareti olan ülkeler için iki ayrı SOM sinir ağı modeli kurulmuştur. Bu modellerden biri Türkiye'nin ithalat yaptığı ülkeleri diğeri ise Türkiye'nin ihracat yaptığı ülkeleri kapsamaktadır. İthalat ve ihracat modellerine göre elde edilen kümeleme sonuçları tablolar ve grafiklerle belirtilmiştir. Ayrıca, SOM modeli ile oluşturulan haritalarda kümelerin topolojik komşuluğu üzerine vurgu yapılmıştır. Ham verilerin düzenlenmesi ve SOM modellerinin oluşturulabilmesi için özel bir yazılım geliştirilmiştir. Küme yoğunlukları ve kümelerin topolojik komşuluklarına bakıldığında Türkiye'nin hem ithalatı hem de ihracatı dünya geneline homojen olarak yayımlamaktadır. Bu da Türkiye'nin dış ticaretinin kırılgan bir yapıda olmasını beraberinde getirmektedir. Anahtar kelimeler: Yapay Sinir Ağlan, Geri Yayılım Ağları, SOM Sinir Ağları, Kümeleme Analizi, Dış Ticaret.

Abstract:
Ill ABSTRACT In this study, "Back-Propagation" neural Networks for regression and "SOM (Self-Organizing Maps)" neural networks for clustering have been mentioned and the studies using these neural networks have been given. The main objective of this study is to make a clustering study by using SOM neural networks. For this goal, two difffent SOM neural network models have been established for the countries having trade with Turkey, according to the froeign trade data of Turkey obtained from DÎE. One of these models belongs to the countries Turkey imports from and the other belogns to the countries Turkey exports to. The clustering results obtained from import and export models have been given by tables and figures. Also, the topological neighbourhood of the clusters in the SOM maps has been emphasized. A special software has been written for the organization of raw data and the implementation of the SOM models. When the densities of the clusters and the topological neighbourhood of the clusters have been examined, Turkey has no homogeneous trades including both imports and exporting in the world. This leads Turkey to have very sensitive froeign trade. Key Words: Neural Networks, Back-Propagation Networks, SOM Networks, Cluster Analysis, Froeign Trade.