Türkiye için Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar ile 5 Yıllık Sabit Telefon Abone Sayısı Tahmini

Abstract

Sabit telefon hizmetinin elektronik haberleşme pazarında geçmişte olduğu gibi yakın gelecekte de önemli bir paya sahip olacağı düşünülmektedir. Bu çalışma ile doğrusal olmayan çok girdili dinamik sistemleri doğru şekilde modelleyebilen “yapay sinir ağları” ve simülasyon uygulamalarında kullanılan bir çözüm arama tekniği olan “genetik algoritmalar” birlikte kullanılmak suretiyle, bu hizmet için gelecek 5 yıla dair abone sayısı tahmini yapılmıştır

Keywords

• Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar, Sabit Telefon Abone Sayısı, Tahmin Modeli

5-YEAR FORECAST OF ANNUAL NUMBER OF FIXED TELEPHONY SUBSCRIBERS FOR TURKEY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND GENETIC ALGORITHMS

Abstract

It is estimated that Fixed Telephony Service will have an important share in a near future, just like in the past. This paper discusses the “artificial neural networks”, which can correctly model non-linear multi-input dynamic systems, and forecasts the number of the subscribers of this service, comprising a period of future 5 years by using a solution searching technique used in simulation applications called “genetic algorithms”

Keywords

• Artificial neural networks, genetic algorithms, number of fixed telephony subscriber, forecast model

References

1. ARICI, H., İstatistik-Yöntem ve Uygulamalar, Meteksan A.Ş., Ankara, Turkey, 1993.
2. ARKIN, H., COLTON, R., Çev. KENDİR, S., Ekonomi, İşletmecilik, Psikoloji, Eğitim ve Biyolojiye Uygulanan İstatistik Metotlar, Ayyıldız Matbaası A.Ş., Ankara, Turkey, 1968.
3. BAKER, B.D., A Comparison of Linear Regression and Neural Network Methods for Forecasting Educational Spending, Annual Meeting of the American Education Finance Association, Alabama, USA., 1998.
4. BANKS, J., CARSON, J.S., Nelson, B.L., NIcol, D.M., Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall Inc., New Jersey, USA., 2000.
5. Bowerman, B.L., O’Connell, R.T., , Forecasting and Time Series: An Applied Approach, 3th Edition, Duxbury Press, Belmont, CA, USA., 1993.
6. Çevik, O., Zaman Serileri Analizinde Box-Jenkins Yöntemi ve Turizm Verileri Üzerine Bir Uygulama, Doktora Tezi, Kırıkkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Kırıkkale, Turkey, 1999.
7. Cillov, H., İstatistik Metotları, İstanbul, Turkey, 1975.
8. Çömlekçi, N., İstatistik, Bilim ve Teknik Kitabevi, Eskişehir, Turkey,1982. Ekeblad, F.A., The Statistical Method in Business, John Wiley and Sons Inc., New York, USA.,1962.

9. Elman, J.L., Finding Structure in Time, Cognitive Science, Vol.14, pp.179-211, 1990.
10. Goldberg, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley, New York, USA.,1989.
11. Gürtan, K., İstatistik ve Araştırma Metotları, Fatih Yayınevi Matbaası, İstanbul, Turkey, 1977.
12. Hamburg, M., Statistical Analysis for Decision Making, Harcourt, Brace and World Inc., New York, USA 1970
13. Hatiboğlu, Z., Temel İstatistik, Yeni İktisat ve İşletme Yönetimi Dizisi, No: 15, Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş., İstanbul, Turkey, 1994.
14. Kayım, H., İstatistiksel Ön Tahmin Yöntemleri, Hacettepe Üniversitesi, Ankara, Turkey, 1985.
15. Kohonen, T., , An Introduction to Neural Computing, Neural Networks, Vol 1, pp.3-6, 1988.
16. Koza, J., Genetic Programming, MIT Press, Boston, MA, USA., 1992.
17. Kung, S.Y., Digital Neural Computing, PTR Prentice-Hall Inc., Simond & Schoster Company, 1993.
18. Mendenhall, W., ReInmuth, J.E., Beaver, R., Statistic for Management and Economics, 6th Edition, PWS-Kent Publishing Company, Boston, USA., 1989.
19. Saygı, N., Telekomünikasyon ve Bilgi Teknolojileri Pazarı Mevcut Durum ve 10 Yıllık Bir Perspektif Çalışması, Uzmanlık Tezi, Telekomünikasyon Kurumu, Ankara, Turkey, 2002.
20. Şen, Z., Yapay Sinir Ağlarıİlkeleri, Su Vakfı Yayınları, İstanbul, Turkey, 2004.
21. Shi, S.M., Xu, L.D., LIu, B., Improving the Accuracy of Nonlinear Combined Forecasting Using Neural Networks, Expert Systems with Applications, Vol.16, pp.49-54, 1999.
22. Turanlı, M., Zaman Serilerinin Analizinde Doğrusal Stokastik Modeller, Marmara Üniversitesi, İstatistik ve Ekonometri Araştırma ve Uygulama Merkezi Dergisi, Sayı 1, İstanbul, Turkey, 1994.
23. Turgut, A.E., Simulasyon Tabanli Numara Tukenis/Yeterlilik Analizi Yapilmasi ve Yeni Numaralandirma Plâni Onerisi, Uzmanlik Tezi, Telekomunikasyon Kurumu, Ankara, Turkey, 2005. Türkiye Cumhuriyeti 2004 Yılı Katılım Öncesi Ekonomik Programı, Devlet Plânlama Teşkilatı, Ankara, Turkey, Kasım-2004.
24. Turkiye İstatistik Yıllıgı 2001, , Devlet İstatistik Enstitusu, Ankara, Turkey, Agustos-2002.
25. World TelecommunIcatIon IndIcators, ITU Publications, Geneva, Switzerland, 2001.
26. Zhang, G., Patuwo, B.E., Hu, M.Y., Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art, International Journal of Forecasting, Vol.14, pp.35-62, 1998.