Yazar "Dosdoğru, Ayşe Tuğba" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 7 / 7
  • [ X ]
    Öğe
    A Hybrid Extreme Learning Machine and its Variant for Stock Price Prediction
    (2016) Göçken, Mustafa; Özçalıcı, Mehmet; İpek, Aslı Boru; Dosdoğru, Ayşe Tuğba
    Çok yüksek getiri elde etme potansiyeline sahip olması nedeniyle doğru ve etkili hisse senedi fiyatı tahmini yatırımcılar için caziptir. Bununla birlikte, borsanın karmaşık, evrimsel ve doğrusal olmayan yapısı nedeniyle, modern iş dünyasında hâlâ karmaşık bir iştir. Bu nedenle, iki melez model, HS-ELM olarak adlandırılan Harmoni Araması (HS) tabanlı aşırı öğrenme makinesi (ELM) ve HS-RELM olarak adlandırılan HS tabanlı tekrarlı aşırı öğrenme makinesi (RELM), günlük hisse senedi fiyatı tahminini doğru ve hızlı bir şekilde elde etmek için önerilmiştir. Bu çalışma, hisse senedi fiyatı tahmini alanına yeni bir yön vermekte ve BIST50 Endeksinde bulunan farklı hisse senetleri üzerinde uygulanması ile HS-ELM ve HS-RELM'nin hisse senedi fiyat tahmininde nasıl yapılandırılması gerektiği konusunda bazı öneriler sunmaktadır. Performans ölçümlerinin sonuçları, her iki önerilen modelin hisse senetleri fiyat tahminine pratik uygulanabilirliği açısından oldukça yararlı olduğunu göstermesine rağmen HS-RELM modelinin performansının HS-ELM modelinin performansından daha iyi olduğu gözlemlenmiştir
  • [ X ]
    Öğe
    ASSESMENT OF TICKET PRICE FORECASTING IN TURKEY
    (2022) Dosdoğru, Ayşe Tuğba; İpek, Aslı Boru; Göçken, Mustafa; Özçalıcı, Mehmet
    Fast, reliable and comfortable transportation of people increases the level of livability in cities. It also influences people's quality of life. Therefore, researches are needed to improve transportation services. Various models are developed to analyze the transportation services but each of which has its own advantages and disadvantages. Today, companies collect large amounts of data to improve their service quality. To survive in competition environment, they must use the collected data in order to create value for their customers and employees. There are many factors that affect the transportation services. Therefore, it is difficult to solve the problems in transportation services using classical methods. The main goal of our study is to determine the bus ticket price accurately. In this study, k-means algorithm, which is popular because of its simplicity and versatility, is firstly used to discover more meaningful information. Then the price, which is one of the most important elements of passenger transportation, is forecasted using six different forecasting model including linear regression, support vector regression, regression tree, gaussian process regression, genetic algorithm based artificial neural network, and ensemble model. The results of this study showed that proposed forecasting models can meet expectations in dynamic environmental conditions.
  • [ X ]
    Öğe
    Duygu analizi ve yapay sinir ağı kullanılarak envanter rotalama problemi için talep tahmini
    (2021) İpek, Aslı Boru; Dosdoğru, Ayşe Tuğba; Erol, Rızvan
    Sosyal medya kullanıcılarının sayısı her geçen gün katlanarak artmaktadır. Bu gelişme, tedarik zincirinde iş zekasınınilerletilmesinde önemli fırsatlar sunduğu için araştırmacıları ve yöneticileri sosyal medya ve müşteri duygularını analizetmeye teşvik etmektedir. Ancak, tedarik zinciri üyeleri günümüz iş dünyasında genel duyguları anlamaktazorlanmaktadır. Bu nedenle, tedarik zincirine değerli bilgiler sağlamak için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Buçalışmada, SentiStrength tek bir ürün ile ilgili müşteri yorumlarını analiz etmek için kullanılmaktadır. Daha sonra,SentiStrength'in çıktısı ve ürün talepleri, müşteri taleplerini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağına beslenmiştir. Ardından,tahmin edilen müşteri talepleri kullanılarak envanter rotalama problemini çözmek için Baskılanamayan SıralamalıGenetik Algoritma II (NSGA-II) tabanlı simülasyon optimizasyonu kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları, duygu analiziiçeren melez metodolojinin kullanımının envanter rotalama problemini başarılı bir şekilde analiz edebileceğinigöstermiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    İki Aşamalı Tedarik Zincirinde Eş Zamanlı Stok Kontrolünün ve Tedarikçi Seçiminin Simülasyon Optimizasyonu Yaklaşımı ile Analizi
    (2018) Göçken, Mustafa; İpek, Aslı Boru; Dosdoğru, Ayşe Tuğba
    Günümüzde çok karmaşık problemlerin çözümünde matematiksel modelleme beklentileri tam anlamıyla karşılamamakta ve sadeceküçük ölçekli sistemler için sonuç vermektedir. Optimizasyon tabanlı yaklaşımların da uygulanabilir ve etkin olabilmesi için genelliklepek çok varsayım ve sadeleştirme gerekmektedir. Çalışmamızda kullanılan simülasyon optimizasyonu (SO) ise tüm bu kısıtları ortadankaldırmakta ve büyük ölçekli problemlerin çözümünü kolaylaştırmaktadır. SO problemin karmaşıklık derecesi ne olursa olsun dahagerçekçi ve anlamlı bir çözüm metodolojisi sağlamaktadır. SO’da talepler ve teslim süresi stokastik olarak ele alınarak stok kontrolsistemleri oluşturulmuştur. Ayrıca elde bulundurma maliyeti, sipariş maliyeti gibi tedarik zincirinin diğer parametreleri de stokastikolarak düşünülmektedir. Çalışmada her bir dağıtım merkezi ve her bir tedarikçi için yeniden sipariş noktası, maksimum sipariş miktarıseviyesi ve başlangıç stoğu anahtar stok kontrol parametresi olarak seçilmiştir. Ayrıca, her bir dağıtım merkezi için en uygun tedarikçiseçilmektedir. Oluşturulan model müşteri hizmetinin iyi bir şekilde devam ettirilebilmesi için uygun stok kontrolünü sağlamaktadır.Ayrıca, bu model tedarik zincirlerinin stok kontrolüne kolayca uygulanabilmekle beraber şirketlerin rekabet gücünü arttırarak kaydadeğer bir tasarruf da sağlamaktadır.
  • [ X ]
    Öğe
    MELEZ YÖNTEMLER İLE ANKARA ÜNİVERSİTESİ SİYASAL BİLGİLER FAKÜLTESİ DERGİSİNDE YAYIMLANAN BİLİMSEL MAKALELERİN SINIFLANDIRILMASI
    (2022) Özçalıcı, Mehmet; İpek, Aslı Boru; Dosdoğru, Ayşe Tuğba; Göçken, Mustafa
    Teknoloji, sosyal bilimler ve diğer alanlarda yapılan çalışmaların sayısı hızla artmaktadır. Bu nedenle dergilerde bulunan makalelerin sayısı da her geçen gün artış göstermektedir. Dergide bulunan makaleleri manuel olarak sınıflandırmak çok zaman almaktadır. Bu nedenle, belge seviyesinde sınıflandırma, günümüzde farklı uygulama alanlarında çok sayıda metin belgesi bulunması nedeniyle her zaman önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu noktada, yapılandırılmamış metin analizi yapılmalı ve sınıflandırmak için uygun yöntemler tasarlanmalıdır. Verilerin hızlı artışı nedeniyle, sınıflandırma yapmak için güçlü yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bundan dolayı, araştırmacılar güçlü yöntemler ve algoritmalar geliştirmeye çalışmaktadırlar. Yöntemlerin ve algoritmaların başarısı, uygulanan dil, verilerin yapısı, analiz edilecek verinin uzunluğu gibi birçok faktöre bağlıdır. Çalışmamızda destek vektör makinesi (DVM), k-en yakın komşu algoritması (KNN), karar ağacı (KA) ve genetik algoritma (GA) tabanlı melez yöntemler kullanılarak Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi’nde bulunan bilimsel makaleler sınıflandırılmıştır. Ayrıca farklı veri kümeleri kullanılarak önerilen yöntemler karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları önerilen GA tabanlı yöntemlerin minimum %82.5 doğruluk oranı ile belge sınıflandırılmasında başarıyla kullanılabileceğini göstermiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    SIMULATION OPTIMIZATION APPROACH TO PERIODIC REVIEW INVENTORY CONTROL SYSTEM WITH BACKORDERS
    (2020) Dosdoğru, Ayşe Tuğba; İpek, Aslı Boru; Göçken, Mustafa; Göçken, Tolunay
    In today's competitive world, companies should minimize cost while providing high quality goods.Companies generally try to reduce the level of inventory to minimize the cost and therefore they usuallyobserve shortage in practice. At this point, using of the right inventory control policy is the most effective andefficient way to reduce shortage. In inventory control policies, the basic question is to specify the size and thetiming of a replenishment order in supply chain members. Over the years, many advanced methods have beenapplied to answer these questions. Due to the difficulty of dealing with the uncertainties in supply chainenvironment, simulation optimization (SO) is used in this study to get the application of goals in supply chain.Although SO requires a great deal of understanding related with inventory control system, the use of SObrings such complex system within the grasp of managers. In this paper, SO is used to analyze the supplierselection and inventory control system simultaneously. The system results clearly reveals that the best valuesof inventory control variables and the most suitable suppliers can be determined by SO in a two echelonsupply chain model with backorder.
  • [ X ]
    Öğe
    ULAŞIM AĞLARINDA BENZETİM YARDIMIYLA ARZ PLANLAMASI: KİLİS - GAZİANTEP ÖRNEĞİ
    (2019) Özçalıcı, Mehmet; Dosdoğru, Ayşe Tuğba; İpek, Aslı Boru; Göçken, Mustafa
    Bu çalışmada, Kilis – Gaziantep karayolu yolcu taşıma faaliyeti benzetim yardımıyla incelenmiştir. Faaliyetiniyi yönetilmediği durumlarda araçlar iki şehir arasında boş sefer düzenlemekte ve bu durum bir maliyet unsuruolduğu gibi, çevreye de zarar vermektedir. İncelenen benzetim modelinde, müşteriler arası varış süresi detaylıbir şekilde modellenmiştir. Oluşturulan talep modelini kullanmak suretiyle, rastgele varış süreleri üretilmiş veyıl içerisinde toplam sefer sayısı, müşterilerin bekleme süreleri ve araçların bir sonraki sefer için beklemesüreleri benzetim suretiyle incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar ulaşım ağının etkin yönetilmesini sağlayacakbilgiler içermektedir.