TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
14 results
Search Results
Article G7 Countries Unemployment Rate Predictions Using Seasonal Arima Garch Coupled Models(2021) MUĞALOĞLU Erhan; KILIÇ Edanur; Kılıç, Edanur; Mugaloglu, ErhanDespite the unemployment data have been recently released as seasonally adjusted, seasonality may still exist in moving average (MA) or auto-regressive (AR) terms. This can be detected by searching for a regular pattern in auto-correlation function (ACF) and partial ACF (PACF) diagrams. Therefore, models that aim to forecast unemployment rates should consider their seasonal properties so as to obtain better mean equation estimations. Univariate models mostly employ integrated ARMA (ARIMA) or generalized auto regressive conditional heteroscedastic (GARCH) models or any combination of them. Once the mean equations are structured better, GARCH estimations of variance equation is expected to perform better accuracy in forecasts. This study first examines the ACF's and PACF's of seasonally adjusted unemployment rate data in G-7 countries for 1995-2019 period. Then it compares the 4-quarter and 8-quarter ahead forecast performance of the seasonal ARIMA (SARIMA) coupled volatility models of GARCH in mean, absolute value GARCH, GJR-GARCH, exponential GARCH and asymmetric GARCH models. The performance of these models is also compared to SARIMA and MA filtered volatility models. The results show that seasonality should be re-examined even in seasonally adjusted unemployment data, since SARIMA models outperform ARIMA models in terms of out of sample forecast errors. Besides SARIMA-GARCH models provide better out of sample prediction accuracy.Article Symbolic Aggregate Approximation-Based Clustering of Monthly Natural Gas Consumption(2024-03-24) Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan; Nalici, Mehmet ErenNatural 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.Article Performance Evaluation of Energy Companies With a Novel Integrated Multi- Criteria Decision Making Method(Kafkas University Iibf, 2022-12-27) Madenoglu, Fatma Selen; Unlusoy, Omer Faruk; Yilmaz, CagatayFinancial statements are an important tool for assessing and analyzing an organization's financial performance. Financial performance analysis allows for an accurate and appropriate appraisal of an organization's performance. The evaluation procedure must be thoroughly stated because financial performance indicators represent a company's competitiveness. This study provides a novel integrated multi-criteria decision-making method for analyzing an organization's financial performance. The applicability of the proposed method is assessed employing financial ratios that are integrated to generate a financial performance score for eight well-known Turkish energy companies. The criteria are weighted using the entropy method in the proposed method. The multi- attributive border approximation area comparison (MABAC) method is used to rank the companies. As the weights of the criteria have an impact on the ranking outcomes, a sensitivity analysis of the weights is performed. We also exhibit a comparison analysis of energy company rankings to validate the proposed approach's results using four MCDM methods: ELECTRE, MAUT, TOPSIS, and WASPAS. In addition, an alternative weighting method is also used to evaluate the results. The results show that the proposed method is an effective MCDM for coping with evaluation problems.Article Citation - WoS: 3Citation - Scopus: 3MicroRNA Prediction Based on 3D Graphical Representation of RNA Secondary Structures(Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2019-08-05) Sacar Demirci, Muserref Duygu; Demirci, Müşerref Duygu SaçarMicroRNAs (miRNAs) are posttranscriptional regulators of gene expression. While a miRNA can target hundreds of messenger RNA (mRNAs), an mRNA can be targeted by different miRNAs, not to mention that a single miRNA might have various binding sites in an mRNA sequence. Therefore, it is quite involved to investigate miRNAs experimentally. Thus, machine learning (ML) is frequently used to overcome such challenges. The key parts of a ML analysis largely depend on the quality of input data and the capacity of the features describing the data. Previously, more than 1000 features were suggested for miRNAs. Here, it is shown that using 36 features representing the RNA secondary structure and its dynamic 3D graphical representation provides up to 98% accuracy values. In this study, a new approach for ML-based miRNA prediction is proposed. Thousands of models are generated through classification of known human miRNAs and pseudohairpins with 3 classifiers: decision tree, naive Bayes, and random forest. Although the method is based on human data, the best model was able to correctly assign 96% of nonhuman hairpins from MirGeneDB, suggesting that this approach might be useful for the analysis of miRNAs from other species.Article Karadeniz Bölgesi’nde Kurak ve Nemli Dönemlerin SPI Yöntemi Kullanılarak Belirlenmesi(2024-07-18) Ünlü, Ramazan; Öztürk, Yasemin DenizKaradeniz 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 Mann-Kendall 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.Article Kalabak Tepe Kireçtaşlarının Nihai Taşıma Gücünün Farklı Analiz Yöntemleri ile Araştırılması(2024-04-30) Kıncal, Cem; Koken, Ekin; Koca, Tümay Kadakci; Kuruoglu, MehmetFarklı kütle özelliklerine sahip kayaç kütlelerinin taşıma gücünü en doğru şekilde tahmin eden yöntemlerin seçiminde karşılaştırmalı çalışmalar önem kazanmaktadır. Hangi yöntemin daha sağlam sonuçlar verdiği dayandıkları parametrelerle ilişkili olmaktadır. Bu çalışmada, Miyosen yaşlı Kalabak Tepe (İzmir) kireçtaşlarının taşıma gücü incelemesi değişik yöntemler uygulanarak gerçekleştirilmiştir. Kayaç kütle özellikleri Genelleştirilmiş Hoek-Brown yenilme ölçütü dikkate alınarak belirlenmiştir. Taşıma gücü için uygun yöntemlerin belirlenmesinde arazi modeli ve süreksizliklerin konumları dikkate alınmıştır. Kayacın kütle dayanım parametreleriyle birlikte limit analiz veya sonlu elemanlar yöntemlerinin taşıma gücü analizlerinde kullanılması uygun bir yaklaşım olmaktadır. Sonlu elemanlar yöntemiyle kireçtaşlarının nihai taşıma gücü, limit analiz yöntemlerinden elde edilenlerle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bazı limit analiz yöntemlerinden elde edilen sonuçlar, sonlu elemanlar ve diğer limit analiz yöntemlerinden elde edilenlerden daha yüksek bulunmuştur. Yöntemler arasındaki bulgu farklılıkları detaylıca tartışılarak yöntemlerin pratik kullanımına ışık tutulmuştur.Article Citation - Scopus: 1Electricity Load Forecasting Using Deep Learning and Novel Hybrid Models(Sakarya University, 2022-02-28) Sutcu, Muhammed; Şahi̇n, Kübra Nur; Koloğlu, Yunus; Çelikel, Mevlüt Emirhan; Gulbahar, Ibrahim TümayLoad forecasting is an essential task which is executed by electricity retail companies. By predicting the demand accurately, companies can prevent waste of resources and blackouts. Load forecasting directly affect the financial of the company and the stability of the Turkish Electricity Market. This study is conducted with an electricity retail company, and main focus of the study is to build accurate models for load. Datasets with novel features are preprocessed, then deep learning models are built in order to achieve high accuracy for these problems. Furthermore, a novel method for solving regression problems with classification approach (discretization) is developed for this study. In order to obtain more robust model, an ensemble model is developed and the success of individual models are evaluated in comparison to each other. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.Article Comparative Performance Analysis of Arima, Prophet and Holt-Winters Forecasting Methods on European Covid-19 Data(2022-12-31) Bakir-gungor, Burcu; Ersöz, Nur Şebnem; Şahan, Pınar Güner; Akbaş, AyhanCOVID-19 son yılların en bulaşıcı hastalığıdır ve dünyanın her yerinde salgına neden olmuştur. Daha önce yüzlerce olan ölüm oranı önce binlere, sonra milyonlara yükselmiştir. Ocak 2020'den beri birçok bilim insanı, hükümetlerin hastanelerde yeterli düzenlemeleri yapabilmesi ve ölüm oranını azaltılabilmesi için COVID-19’un yayılımını anlamaya ve tahminlemeye çalışıyor. Bu araştırma makalesi, Avrupa’daki COVID-19 hastalık epidemiyolojisi için tahminler yapmak amacıyla, ARIMA, Prophet ve Holt Winters Üstel Düzeltme yöntemlerinin performans karşılaştırmasını sunmaktadır. Veri seti olarak, Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'nün toplayıp kategorize ettiği, Avrupa ülkelerinin 2020 ile 2022 yılları arasındaki COVID-19 vaka verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Holt-Winters Üstel Düzeltme (RMSE: 0.20, MAE: 0.17) yönteminin, ARIMA ve Prophet tahmin yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini belirtmektedir.Article Comparative Assessment of Smooth and Non-Smooth Optimization Solvers in Hanso Software(Ramazan Yaman, 2021-10-27) Tor, Ali HakanThe aim of this study is to compare the performance of smooth and nonsmooth mization) software. The smooth optimization solver is the implementation of the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) method and the nonsmooth optimization solver is the Hybrid Algorithm for Nonsmooth Optimization. More precisely, the nonsmooth optimization algorithm is the combination of the BFGS and the Gradient Sampling Algorithm (GSA). We use well-known collection of academic test problems for nonsmooth optimization containing both convex and nonconvex problems. The motivation for this research is the importance of the comparative assessment of smooth optimization methods for solving nonsmooth optimization problems. This assessment will demonstrate how successful is the BFGS method for solving nonsmooth optimization problems in comparison with the nonsmooth optimization solver from HANSO. Performance profiles using the number iterations, the number of function evaluations and the number of subgradient evaluations are used to compare solvers.Article Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Ortamında Yeşil Tedarikçi Seçimi(2019-09-25) Madenoglu, Fatma SelenYasal düzenlemeler ve müşterilerin artan çevre koruma bilinci, işletmeleri tedarik zinciri faaliyetlerini,yeşil tedarikçi zinciri yönetimine uygun olarak çevreye daha az zarar verecek şekilde yapılandırmaya özengösterir hale getirmiştir. Yeşil tedarikçi seçimi, yeşil tedarik zinciri yönetiminde rol alan önemli faktörlerdendir.Yeşil tedarikçi seçiminde ekonomik ve çevresel kriterler birlikte ele alınmaktadır. Yeşil tedarikçi seçimproblemleri belirsizlik içerdiğinden karar vericilerin dilsel ifadelerle görüşlerini belirtebilecekleri bulanık kümeteorisi kullanılmaktadır. Yeşil tedarikçi seçim probleminde, birden fazla alternatif birden fazla kritere göredeğerlendirildiğinden, çok kriterli karar verme yöntemleri bu problemin çözümü için oldukça uygundur. Buçalışmanın temel amacı, nicel verilerin yetersiz olduğu yeşil tedarikçi seçim ortamında, önerilen çözümyöntemini kullanarak yeşil tedarikçi seçimini gerçekleştirmektir. Önerilen modelde, yeşil tedarikçi sıralamasıBulanık TOPSİS, Bulanık Vikor, Bulanık Gri İlişkisel Analiz, Bulanık Aras yöntemleri ile elde edilmiştir.Tedarikçi seçim ve değerlendirme kriter ağırlıkları bulanık SWARA yöntemiyle belirlenmiş ve bilgi kaybınınolmasını önlemek için çok kriterli karar verme problemlerinde de kriter ağırlıkları bulanık sayı olarakkullanılmıştır. Önerilen çözüm modeli, orta ölçekli şehir mobilya üretimi gerçekleştiren bir işletmenin yeşiltedarikçi seçim sürecine uygulanmıştır. Bu uygulama için yapılan hesaplamalar neticesinde dört yöntemden aynıtedarikçi sıralaması elde edilmiştir. Çalışmada kullanılan dört çok kriterli karar verme yönteminin temel vekavramsal özellikleri değerlendirilmiştir. Bu problem için gri ilişkisel analiz yönteminin daha uygun olduğusonucuna varılmıştır.