Görüntüleme
25
İndirme
4
Amaç: Bu çalışmada mevcut donanımı daha etkili ve verimli kullanabilmek amacıyla Türkiye’deki limanlarda gerçekleşen konteyner ve yük elleçleme miktarlarının öngörüsü yapılmıştır. Konteyner ve yük hacimlerinin öngörüsü, konteyner ve yük akışındaki planlamanın yapılmasını sağlayacak ve böylece işletmelerin hizmet kalitesinin iyileştirilmesine destek olacaktır. Yöntem: Bu çalışmada Türkiye’deki limanlarda gerçekleşen konteyner ve yük elleçleme miktarının Yapay Sinir Ağları (YSA) Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) Modeli ile öngörüsü gerçekleştirilmiştir. Çalışmada iki bağımlı değişken olan konteyner elleçleme ve yük elleçleme miktarı ile ilgili bir öngörüde bulunabilmek için Döviz Sepeti Kuru (USD-EURO), Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH), Tüketici Güven Endeksi, Brent Petrol, İhracat, İthalat ve Sanayi Üretim Endeksi bağımsız değişkenleri kullanılmıştır. Veri seti Ocak 2004-Ekim 2020 dönemine ait aylık verilerden oluşmaktadır. Bulgular: Konteyner ve yük elleçleme miktarlarının, Temmuz 2020-Aralık 2021 dönemi için 18 aylık öngörü değerleri hesaplanmıştır. Bu öngörü değerlerinden açıklanan ilk 4 ay ile tahmin ve gerçek değer karşılaştırılması yapılmıştır. Ayrıca MAPE, MAE, RMSE ve MAD performans ölçütleri hesaplanmıştır. Özgünlük: Türkiye limanlarında gerçekleşen konteyner ve yük elleçleme miktarlarının öngörüsü için daha önce kullanılan tahmin tekniklerinden farklı olarak NARX sinir ağları modeli kullanılmıştır.
Purpose: In this study, in order to use the existing equipment more effectively and efficiently, the amount of container and cargo handling realized at the ports in Turkey has been predicted. The forecast of container and cargo volumes will enable the planning of container and cargo flow and thus support the improvement of the service quality of the enterprises. Methodology: In this study, the amount of container and cargo handling in ports in Turkey is forecasted with Artificial Neural Networks (ANN) Nonlinear External Input Autoregressive Network Model (NARX). In order to forecast the amount of container handling and cargo handling, which are two dependent variables in this study; The Foreign Exchange Basket Rate (USD-EURO), Gross Domestic Product (GDP), Consumer Confidence Index, Brent Oil, Export, Import and Industrial Production Index independent variables are used. Data set includes the monthly data for the period January 2004-October 2020. Findings: For the period July 2020-December 2021, 18-month forecast values of container and cargo handling quantities are calculated. Forecast and actual value comparisons are made for the first 4 months with announced and predictive values. In addition, MAPE, MAE, RMSE and MAD performance measures are calculated. Originality: Different from previous forecasting techniques, NARX neural network model is used for the prediction of container and cargo handling quantities in Turkish ports.
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
