Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağı Parametrelerinin Optimize Edilmesi: Ulaştırma Sistemlerine İlişkin Bir Uygulama
Özet
Günümüzde şehirler, ülkeler arasındaki ticari ve
ekonomik ilişkilerin artmasıyla birlikte lojistik faaliyetlerin önemi
artmaktadır. Ulaştırma sektörünün çevresel etkilerinden biri, özellikle
karbondioksit emisyonuna sebep olmasıdır. Avrupa birliğinin yayınlamış olduğu
genelgede çevresel sürdürülebilirliğin en önemli göstergelerinden birinin
karbondioksit emisyon miktarı olduğu ve dünya genelinde karbondioksit emisyonu
miktarının yaklaşık %16’sının ulaştırma sektörü kaynaklı olduğu belirtilmiştir.
Bu çalışmada, Ekonomik Kalkınma ve İş Birliği Örgütü'nden 1994-2020 yılları
arasında Türkiye'ye ait elde edilen yedi farklı veri seti kullanılmıştı.
Bağımsız değişkenler olarak; yıl, yol altyapı yatırımları, gayri safi yurt içi
hasıla başına yol altyapı yatırımı, yol trafik yoğunluğu, yolcu taşımacılığı ve
yol yük taşımacılığı verileri seçilmiştir. Bağımlı değişken olarak ise,
ulaştırma sektöründen kaynaklanan toplam karbondioksit emisyonları içindeki
yoldan kaynaklanan karbondioksit emisyonlarının payı kullanılmıştır. Çalışmanın
ana amacı, karayollarındaki yıllık değişimlerin karbondioksit emisyonları
üzerindeki etkilerini incelemektir. Bu amaçla, ulaştırma kaynaklı karbondioksit
emisyonlarının tahmini için parçacık sürü optimizasyonu tabanlı yapay sinir
ağları kullanılarak bir model tasarlanmıştır. Yapay sinir ağları, karayolu
taşımacılığının toplam ulaştırmadaki karbondioksit emisyonlarına olan katkısını
tahmin etmek için kullanılmaktadır. Makale, bu ağların parametrelerini optimize
etmek amacıyla parçacık sürü optimizasyonu yöntemini önermektedir. Yapay sinir
ağı modelinin geliştirilmesi MATLAB ortamında gerçekleştirilmiştir. Çalışmada
önerilen model doğrusal regresyon ve destek vektör regresyon gibi tahmin
modelleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre,
geliştirilen parçacık sürü optimizasyonu temelli yapay sinir ağı modeli,
karbondioksit salınımını tahmin etmede %1,18 ortalama mutlak yüzde hata
değerine sahiptir.
Atıf için künye
Çaparoğlu, Ö. F., Çağlayan Özaydın, N., & Ok, Y. (2024). Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağı Parametrelerinin Optimize Edilmesi: Ulaştırma Sistemlerine İlişkin Bir Uygulama. Uluslararası Ticaret ve Lojistik 2024 Kongresi (UTL 2024), Kayseri (ss. 25–26).
BibTeX
@inproceedings{caparoglu2024-181709,
author = {Çaparoğlu, Ömer Faruk and Çağlayan Özaydın, Nadide and Ok, Yeşim},
title = {Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağı Parametrelerinin Optimize Edilmesi: Ulaştırma Sistemlerine İlişkin Bir Uygulama},
booktitle = {Uluslararası Ticaret ve Lojistik 2024 Kongresi (UTL 2024)},
address = {Kayseri},
year = {2024},
pages = {25--26},
url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/181709-parcacik-suru-optimizasyonu-ile-yapay-sinir-agi-parametrelerinin-optimize}
}