Endüstri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/204

Browse

Now showing 1 - 4 of 4

Forecasting of the Unemployment Rate in Turkey: Comparison of the Machine Learning Models
(MDPI, 2024) Güler, Mehmet; Kabakçı, Ayşıl; Koç, Ömer; Eraslan, Ersin; Derin, K. Hakan; Güler, Mustafa; Ünlü, Ramazan; Türkan, Yusuf Sait; Namlı, Ersin; 0000-0002-1201-195X; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü; Ünlü, Ramazan
Unemployment is the most important problem that countries need to solve in their economic development plans. The uncontrolled growth and unpredictability of unemployment are some of the biggest obstacles to economic development. Considering the benefits of technology to human life, the use of artificial intelligence is extremely important for a stable economic policy. This study aims to use machine learning methods to forecast unemployment rates in Turkey on a monthly basis. For this purpose, two different models are created. In the first model, monthly unemployment data obtained from TURKSTAT for the period between 2005 and 2023 are trained with Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The second model, which includes additional economic parameters such as inflation, exchange rate, and labor force data, is modeled with the XGBoost algorithm in addition to ANN and SVM models. The forecasting performance of both models is evaluated using various performance metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The findings of the study show how successful artificial intelligence methods are in forecasting economic developments and that these methods can be used in macroeconomic studies. They also highlight the effects of economic parameters such as exchange rates, inflation, and labor force on unemployment and reveal the potential of these methods to support economic decisions. As a result, this study shows that modeling and forecasting different parameter values during periods of economic uncertainty are possible with artificial intelligence technology.
Karadeniz Bölgesi’nde Kurak ve Nemli Dönemlerin SPI Yöntemi Kullanılarak Belirlenmesi
(Artvin Çoruh Üniversitesi/Artvin Çoruh University, 2024) Öztürk, Yasemin Deniz; Ünlü, Ramazan; 0000-0002-1201-195X; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü; Ünlü, Ramazan
Karadeniz bölgesi Türkiye’nin en çok yağış alan bölgesidir. Ancak Karadeniz Bölgesi’nde yağışlar hem yıllar arasında hem de bölge içerisinde önemli farklılıklara sahiptir. Bu durum bölgede kuraklıkların yaşanabilmesine ve kurak-nemli dönemlerin birbirini takip etmesine neden olmaktadır. Bu çalışmada yıllık ve 12 aylık SPI değerlerine göre Karadeniz bölgesinde yaşanan kurak ve nemli dönemlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bölge genelinden seçilen 26 istasyonun 1960-2020 yılları arasındaki ortalama yağış verilerine göre standardize yağış indeksi (SPI) değerleri hesaplanmıştır. Tespit edilen kurak ve nemli dönemlerin eğilimleri MannKendall trend analizi kullanılarak tespit edilmiştir. Ayrıca ısı haritası kullanılarak Karadeniz Bölgesi kıyı ve iç kesimleri olarak ayrılıp kurak ve nemli dönemleri saptanmıştır. Analiz sonuçlarına göre 1966, 1969, 1974-1977, 1984-1986, 1993-1994, 2006-2007 ve 2019- 2020 yıllarının normalden daha az yağış aldığı ve birçok istasyonun kuraklığı şiddetli şekilde olduğu saptanmıştır. 1967, 1988, 1996- 1997, 1999, 2009 ve 2016 yıllarının ise normalden fazla yağış aldığını yani nemli karakterde olduğunu göstermektedir. Mann-Kendall trend analiz sonuçlarına göre Batı Karadeniz Bölgesinin kıyı kesimlerinde azalma eğilimde olduğu saptanmamıştır. Fakat azalışta anlamlılık bulunamamıştır. Orta ve Doğu Karadeniz bölgesinde ise artış eğilimi göstermekle birlikte bu eğilim bazı istasyonlarda anlamlı bulunmuştur. Bölgenin yer şekilleri dolayısıyla genel bir kurak ve genel bir nemli dönem olmadığı, doğu-batı doğrultusu ve kıyı-iç kesimlerde kurak ve nemli dönemlerin farklılık gösterdiği saptanmıştır.
Symbolic Aggregate Approximation-Based Clustering of Monthly Natural Gas Consumption
(Bitlis Eren Üniversitesi, 2024) Nalici, Mehmet Eren; Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan; 0000-0002-7954-6916; 0000-0002-8253-9389; 0000-0002-1201-195X; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü; Nalici, Mehmet Eren; Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan
Natural gas is an indispensable non-renewable energy source for many countries. It is used in many different areas such as heating and kitchen appliances in homes, and heat treatment and electricity generation in industry. Natural gas is an essential component of the transportation sector, providing a cleaner alternative to traditional fuels in vehicles and fleets. Moreover, natural gas plays a vital role in boosting energy efficiency through the development of combined heat and power systems. These systems produce electricity and useful heat concurrently. As nations move towards more sustainable energy solutions, natural gas has gained prominence as a transitional fuel. This is due to its lower carbon emissions when compared to coal and oil, thus making it an essential component of the global energy framework. In this study, monthly natural gas consumption data of 28 different European countries between 2014 and 2022 are used. Symbolic Aggregate Approximation method is used to analyse the data. Analyses are made with different numbers of segments and numbers of alphabet sizes, and alphabet vectors of each country are created. These letter vectors are used in hierarchical clustering and dendrogram graphs are created. Furthermore, the elbow method is used to determine the appropriate number of clusters. Clusters of countries are created according to the determined number of clusters. In addition, it is interpreted according to the consumption trends of the countries in the determined clusters.
Türkiye’de Yapılan Kuraklık Analiz Çalışmaları Üzerine Bir Derleme
(Ankara Üniversitesi, 2022) DENİZ ÖZTÜRK, YASEMİN; ÜNLÜ, RAMAZAN; 0000-0002-1201-195X; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü; ÜNLÜ, RAMAZAN
Kuraklık, iklim değişikliği konusunun önem kazanmasıyla birlikte, özellikle 2000’li yıllardan sonra bilim insanları tarafından en çok çalışılan afet konularından birisi olmuştur. Kuraklık konusunda birçok farklı yöntemin bulunması ve kuraklığın çok farklı bilim dalları tarafından incelenmesi sayesinde kuraklık konusunda çok fazla bilimsel yayın üretilmiştir. Bu çalışmada, meteorolojik veriler üzerinden herhangi bir istatistiksel yöntem kullanılarak Türkiye’nin geneli ya da bir bölgesiyle ilgili kuraklık analizlerinin yer aldığı tezler, ulusal makaleler ve uluslararası makaleler derlenmiştir. Çalışmada 1943-2021 arasında yazılmış 73 yüksek lisans ve doktora tezi, 107 ulusal makale ve 90 adet uluslararası makale olmak üzere toplam 270 çalışma incelenmiştir. Bu çalışmalar yayın yılı, kullanılan kuraklık analiz yöntemleri, ilk yazarın bilim alanı ve çalışmada incelenen bölgeye göre sınıflandırılarak frekans dağılımları ortaya konulmuştur. Çalışmada ulaşılan başlıca sonuçlar şu şekildedir: Türkiye de kuraklık analizi ile ilgili yayınlanan ilk çalışmalar 1943, 1956 ve 1965 yıllarında yapılmış olmasına rağmen kuraklık ile ilgili çalışmalar 2000 yılı sonrasında artış göstermeye başlamıştır. Toplam yayın sayısı 2019’da 37, 2020’de 43 adet, 2021’de 64 adede ulaşmıştır. 2019-2021 döneminde yapılan yayınlar tüm yayınların %53’lük kesimine karşılık gelmektedir. Son yıllardaki bu hızlı artış yayın sayılarında logaritmik artışın yaşanmasına neden olmuştur. Çalışmalarda kuraklık analizlerinde 63 farklı yöntem kullanılmakla birlikte standartlaştırılmış yağış indisi %56’lık bir kullanım oranı ile baskın yöntem olmaktadır. Türkiye genelini kapsayan çalışmalar olmakla birlikte (41 adet), çalışmaların büyük bölümü havza bazlı gerçekleştirilmiştir (113 adet). Diğer çalışmalar ise coğrafi bölgeler, il ya da daha küçük yerleşim alanları için gerçekleştirilmiştir. Farklı bilim alanlarına göre İnşaat Mühendisliği (131 adet) ve Coğrafya bölümleri (41 adet) en fazla kuraklık analizi çalışmaları gerçekleştiren bölümlerdir.

Browse

Browsing Endüstri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu by Author "0000-0002-1201-195X"