Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 28
 İndirme 4
Artificial Neural Network approach on Type II Regression Analysis
2021
Dergi:  
Alphanumeric Journal
Yazar:  
Özet:

In this study, the Artificial Neural Network (ANN) approach was applied to the OLS-Bisector technique, which is one of the Type II Regression techniques, through this study. In order to measure the performance of this newly created ANN-Bisector technique, it was compared with the OLS-Bisector technique. First of all, literature information on ANN and OLS-Bisector Regression techniques is given, and the features of two techniques are mentioned. In line with this information, a comparison was made between OLS based bisector technique and ANN based bisector techniques. In order to compare these two techniques, they were modeled in different distributions and in different sample sizes. In order to compare the performances of these models, the "Mean Absolute Percent Error" (MAPE) criterion was used. As a result of the study, it was seen that the ANN based bisector technique gave better results with lower error than the OLS based bisector technique. With this study, it is foreseen that it will represent an example for researchers who want to work in these fields in the future.

Anahtar Kelimeler:

null
2021
Yazar:  
0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Alphanumeric Journal

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 343
Atıf : 753
2023 Impact/Etki : 0.194
Alphanumeric Journal