Estimating the volleyball team ranking in the 2016 Rio Olympics by artificial neural network and linear model: Yapay sinir ağları ve doğrusal model ile 2016 Rio Olimpiyatlarındaki voleybol takım sıralamasının tahmin edilmesi

This study was conducted to estimate the Olympic ranking of the games played in the qualifying groups by the countries that were qualified for the 2016 Rio Olympics in volleyball branch by analyzing with the developed artificial neural networks (ANN) and linear equation model. In the study, the difficulty level of all games (n=324) that total 22 teams played in the qualifying for the 2016 Rio Olympics in volleyball branch (11 female and 11 male volleyball teams)  and International Volleyball Federation (FIVB) ranking score was evaluated separately. Feedforward network structure having two hidden layers in the modeling with ASS developed for 9 different input variables was preferred in the study. In addition, linear modeling method, which provides an easier calculation than artificial neural networks, was performed by “regress” instruction in MATLAB. In the female group, the percentage mean error value of the models was calculated as 18.86 by ANN model, and as 4.53 by linear model. In male groups, it was calculated as 19,34 by ANN model, and as 0,74 by linear model. According to the modeling results obtained in the study, both female and male volleyball teams’ results were modeled with a higher accuracy by linear model. As a result, team rankings of the volleyball branch in the women's group in the 2016 Rio Olympic Games was estimated with an accuracy over 98% separately by ANN modeling regression results and linear modeling regression results. In men’s volleyball games, it was estimated with an accuracy over 98% by ANN modeling regression results, and with an accuracy over 99% by linear modeling regression results. It can be stated that the difficulty level of the games that countries participating in Olympics in volleyball branch played in the qualifying groups and FIVB ranking scores are among the variables that have a significant effect on determining the Olympic ranking. ​Extended English summary is in the end of Full Text PDF (TURKISH) file.   Özet   Bu çalışma 2016 Rio Olimpiyatlarına voleybol branşından katılma hakkı kazanan ülkelerin eleme gruplarındaki maçlarının, geliştirilen yapay sinir ağları (YSA) ve doğrusal eşitlik modeli ile analiz edilerek olimpiyat sıralamasının tahmin edilmesi amacı ile yapılmıştır. Çalışmada 2016 Rio Olimpiyatlarına voleybol branşından katılan (11 kadın ve 11 erkek voleybol takımı) toplam 22 takımın grup elemelerinde oynadığı tüm maçlar (n=324) zorluk derecesi ve Uluslararası Voleybol Federasyonu (FIVB) sıralama puanı göz önüne alınarak değerlendirilmiştir. Çalışmada dokuz farklı giriş değişkenine göre geliştirilen YSA modeli  ile modellemede iki gizli katmana sahip ileri yayılımlı ağ yapısı tercih edilmiştir. Ayrıca çalışmada YSA’na göre çok daha basit bir hesaplama sağlayan doğrusal modelleme yöntemi de, MATLAB’de bulunan “regress” komutu ile gerçekleştirilmiştir. Kadınlar grubunda; test verilerine bakıldığında modellerin yüzde ortalama hata değeri, YSA modelinde 18.86, doğrusal modelde 4.53 olarak; erkekler grubunda ise YSA modelinde 19.34, doğrusal modelde 0.74 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada elde edilen modelleme sonuçlarına göre; hem kadın hem de erkek voleybol takımlarının sonuçları doğrusal model ile daha yüksek doğrulukla modellenmiştir. Sonuç olarak, kadınlar kategorisinde 2016 Rio Olimpiyat Oyunlarında voleybol branşının takım sıralaması, YSA modelleme regresyon sonuçları ve doğrusal modelleme regresyon sonuçları ile ayrı ayrı %98’in üstünde doğrulukla tahmin edilmiştir. Erkek voleybol maçlarında ise YSA modelleme regresyon sonuçları %98’in üstünde, doğrusal modelleme regresyon sonuçları ise %99’un üstünde doğrulukla tahmin edilmiştir. Voleybolda Olimpiyatlara katılan ülkelerin eleme gruplarında oynadıkları maçların zorluk derecesi ve FIVB sıralama puanlarının Olimpiyat sıralamasının belirlenmesine önemli etkisi olan değişkenlerden olduğu söylenebilir

Yapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma

Recent developments and widespread usage of the Internet have made business and processes to be completed faster and easily in electronic media. The increasing size of the stored, transferred and processed data brings many problems that affect access to information on the Web. Because of users’ need get to access to the information in electronic environment quickly, correctly and appropriately, different methods of classification and categorization of data are strictly needed. Millions of search engines should be supported with new approaches every day in order for users to get access to relevant information quickly. In this study, Multilayered Perceptrons (MLP) artificial neural network model is used to classify the web sites according to the specified subjects. A software is developed to select the feature vector, to train the neural network and finally to categorize the web sites correctly. It is considered that this intelligent approach will provide more accurate and secure platform to the Internet users for classifying web contents precisely

Forecasting gold prices by using artificial neural network and an application

Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur. Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE (%) gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Yapılan duyarlılık analizinin sonuçları değerlendirildiğinde altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin başında gümüş ve petrol fiyatlarının geldiği tespit edilmiştir.In this study, we constructed the models to predict gold prices through neural network by using some variables that are assumed to affect gold prices such as silver prices, Brent prices, USD/EUR parity, EuroNext 100 index, Dow Jones Index, 13-weeks the US bond interest rates, CPI in the US. The estimation results of these artificial neural network models are compared with real values by using calculated performance criteria such as R2, RMSE, MAE and MAPE (%) values. The findings suggest that artificial neural networks can be successfully used to estimate the gold prices. According to the results of sensitivity analysis, the major factors that affect the gold prices are silver and oil prices

Company success estimation during economic crisis: an artificial neural network based approach

Makale Endüstri Mühendisliği dergisinin "YA/EM 2008 özel sayısı"nda yayımlanmıştır.Bu çalışmanın amacı, ekonomik kriz dönemlerinde firma başarısının tahmin edilebilmesi için yapay sinir ağları (YSA) tabanlı bir yöntem önerisi sunmaktır. Yazında firmaların kriz dönemlerini başarı ile atlatabilmeleri konusunda çok sayıda çalışma yer almaktadır. Başarı veya başarısızlık yorumu, firmaların kriz dönemlerinden önce sahip oldukları finansal göstergeler temel alınarak yapılabilir, bu göstergeler aynı zamanda firma başarısı üzerine tahmin yapmayı sağlar. Bu çalışmada, 2001 yılında Türkiye'de meydana gelen ekonomik krizden önceki yıl içerisinde firmaların sahip oldukları finansal göstergeler üzerinden, bu süreci başarı ile atlatabilmiş olma durumuna göre bir YSA modeli geliştirilmiştir. Çalışmamızda, kalkınmada öncelikli sektör olması nedeniyle imalat firmalarından oluşturulan türdeş bir veri seti ile prototip bir model önerisi tasarlanmıştır.The purpose of this paper is to present an artificial neural network (ANN) based method for the estimation of company success during economic crisis periods. There are a number of studies about recovering the crisis successfully by companies. Success or failure interpretation can be made upon financial indicators of companies for the period before the crisis. These indicators also provide estimation about the success of the companies. In this study, an ANN model is proposed estimating the success of companies after crisis period by means of financial indicators of the companies for the year before 2001 economic crisis of Turkey. A prototype model is designed with regards to homogeneous data set retrieved from the companies facilitating in manufacturing sector

Forecasting of Turkey inflation with hybrid of feed forward and recurrent artifical neural networks

Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir.Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data

Estimating the compressive strength of fly ash added concrete using artificial neural networks

The aim of this study is to develop an artificial intelligence that predicts the compressive strength of fly ash substituted concretes using material mixing ratios. Within the scope of the study, 5 different fly ash mixed concrete samples were estimated. The strength values were estimated using artificial neural networks before the produced samples were subjected to the pressure test. In order to develop the artificial neural network, it is introduced as a dataset of 1030 different mixing ratios consisting of experimental results in the existing literature. In order to estimate the compressive strength, varying ratios of 8 different materials such as water, cement, fly ash entering the mixture are analyzed. As a result of the study, it has been observed that the predictions made using artificial neural networks are very close to the strength values obtained from the experiment

Sosyal koruma harcamalarinin yapay zeka degerlendirme tekniklerinden girdap optimizasyon algoritmasi araciligi ile maliyet analizi

Today, it has been arguing about the limits of welfare models in which ongoing discussions are on the fight against poverty and deprivation play an important role. What should be the role of government? May the implementations of welfare models face with crisis? Is it possible to set socioeconomic limits to the level of redistribution which is being set by welfare state implementations and financing practices? What should be the role of government about social protection implementations which are being applied for the disadvantaged groups who forced to fight poverty and deprivation. All these questions require an comprehensive analytical study on social protection implementations. The role of social protection expenditures which can be a criteria to test the meaning of ''social'' concept in social state on social solidarity, its level in public social protection spendings and predictability of beneficiariers' social protection costs to social state are very important issues to provide sustainability.The aim of the study is to interpret the optimization and measurement of the efficiency of the effectiveness of social protection expenditures with the vortex optimization algorithm from artificial intelligence evaluation techniques which is a different and contemporary technique. The results of the study on social protection expenditure in Turkey has concluded that the optimization.peer-reviewe

Artificial neural network modelling of cracked beams

Acceleration responses obtained from experimental modal analysis of uncracked and cracked cantilever beams are modelled by artificial neural network approach. Impulses of hammer are set as input layer while the output layer consists of acceleration responses of the beam. Training algorithm is feed-forward back propagation algorithm. Responses with high regression coefficient can be predicted without necessity of experiments via the neural network models obtained for uncracked and cracked beams. In addition, using these model parameters, acceleration responses along beam length are estimated and compared with measured values. By doing this, knowledge about crack location is provided.Çatlaksız ve enine çatlaklı ankastre kirişlerin modal analiz deneylerinden elde edilmiş ivme cevapları, yapay sinir ağları yaklaşımı ile modellenmiştir. Girdi katmanı çekicin impuls sinyallerinden oluşmakta olup, çıktı katmanı kirişin ivme cevaplarından meydana gelmektedir. Öğrenme algoritması olarak ileri beslemeli geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Oluşturulan modeller ile deney yapılmasına gerek kalmadan yüksek regresyon katsayısına sahip ivme cevabı tahminleri yapılabilmektedir. Ayrıca her bir durum için oluşturulan bu modeller yardımıyla kiriş boyunca ivme cevap değerleri tahmin edilmiş ve gerçek ölçüm değerleriyle kıyaslanmıştır. Böylelikle çatlak yeri hakkında öngörüde bulunulması sağlanmıştı

Yapay sinir ağları ile afet yönetiminde sosyal zarar görebilirlik riskinin belirlenmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Son yıllarda insan düşünüş ve yargısını bilgisayarlar aracılığı ile gerçekleştirmeyi hedefleyen Yapay Zeka konusu önem kazanmış ve teknoloji ve yazılım alanındaki gelişmeler ile Yapay Zeka'nın farklı alanlarda uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu tezin amacı Yapay Zeka teknikleri olan Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık'ın detaylı incelenmesi ve depremden sosyal zarar görebilirliğin tahmininde bu tekniklerin yardımcı olabileceğinin gösterilmesidir.Ülkemizde sıkça rastlanan doğal afet türlerinden biri olan depremin meydana getirebileceği zararlar fiziksel, ekonomik ve sosyal olmak üzere üç kategoride incelenmektedir. Fiziksel zarar görebilirlik literatürde detaylı olarak çalışılmıştır. Ancak özellikle sosyal zarar görebilirlik ülkemizde çok fazla çalışmanın yapılmadığı bir alandır. Hızlı nüfus artışı, iç ve dış göçler, bilgi ve eğitim eksikliği gibi faktörler sosyal zarar görebilirlik kavramını oluştururken bu faktörlerin iyileştirilememesi zaman içerisinde doğal afetin etkilerinin artmasına neden olmaktadır. Fiziksel zarar görebilirliğin yanı sıra sosyal zarar görebilirliğinde çalışılması gerekmektedir ki yaşanan afetlerin yarattığı kayıpların minimum düzeye indirilmesi mümkün olabilsin.Tezde bu temele dayanılarak Yapay Zeka tekniklerinden Yapay Sinir Ağları kullanılarak sosyal faktörlere göre Türkiye'deki iller sınıflara ayrılmıştır. Oluşturulan sınıflarla sosyal faktörler arasında Yapay Sinir Ağları ile ilişki kurulabildiğinin gösterilmesi amaçlanmıştır.Bu amaçla çalışmada öncelikle Yapay Sinir Ağları kapsamlı bir literatür taraması yapılarak anlatılmış, sonrasında SPSS Clementine programı kullanılarak kümeleme analiziyle illerin sosyal sınıfları belirlenmiştir. Daha sonra ise MATLAB programının Yapay Sinir Ağı modülü kullanılarak analizler tamamlanmıştır. Analiz sürecinde kullanılan 81 ile ait tablolar Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan ikincil veriler doğrultusunda hazırlanmıştır.Çalışma sonunda ise Yapay Sinir Ağları kullanılarak sosyal faktörlerle, oluşturulan sosyal sınıfların ilişkilendirilebildiği yapılan analiz ve testlerin sonuçlarıyla desteklenmiştir.In recent years, artifical intelligence, which tries to mimic human thinking and decision making process in computerized environments, has been applied in different areas. New developments in technology and software areas allowed to broaden these different applications. In this thesis, the goal is to research artificial intelligence and it?s techniques and to apply them for calculation of social vulnerability in eartquakes. Especially Neural Networks and Fuzzy Logic are main focus areas.Earthquake damage, one of the common types of natural disasters in our country, can be scrutinized in three categories: physical, economic and social. Among these three physical vulnerability has been studied widely. However when it comes to social vulnerability, it is a new area and there has been limited number of studies conducted in this area. Rapid population growth, internal and external migration, factors such as lack of information and training constitute social vulnerability factors and if they are not improved over time, the risks of natural disaster increases. Therefore, social vulnerability is also important and it must be also researched in detail to avoid consequences.In order to reach this goal, first cities in Turkey are classified into groups based on social factors by using neural networks. Then, the relationship between created groups and social factors is established by using neural networks.For this purpose, first a comprehensive literature review about Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic was conducted. Then, in order to classify cities into social groups SPSS Clementine was used. Finally artificial neural networks module of MATLAB has been used to complete the analysis. The data for social indicators of 81 cities were gathered from Turkish Statistics Institute.The result of this study provides a support that social factors can be used in order to meausure social vulnerability level of cities and Artificial Neural Networks can be utilized for this purpose