Journals / Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 5 - Sayı: 2

FORECASTING THE CONTAINER TRAFFIC AT PORT OF ANTALYA THROUGH FUZZY NEURAL NETWORK METHOD

ANTALYA LİMANI KONTEYNER TRAFİĞİNİN BULANIK SİNİR AĞI İLE TAHMİNİ

Pages
109–120
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It is found that the proposed method results are more consistent than those of the others.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In recent years, a large part of general cargo of international maritime transportation has been transported by containers.
📊
Key Findings & Data:For both operational cost reduction of handling time and the concerns for the safety of transported cargo, the container traffic will rapidly increase in the coming years.
💡
Conclusion & Impact:It is found that the proposed method results are more consistent than those of the others.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In recent years, a large part of general cargo of international maritime transportation has been transported by containers. For both operational cost reduction of handling time and the concerns for the safety of transported cargo, the container traffic will rapidly increase in the coming years. The small number of ports handling containers and/or inadequate capacity of such ports reduces the international competitiveness of Turkish ports in its region. Therefore, the proactive and accurate detection of future trends of port container traffic and duly preparation of revision plans have become imperative. Through this study, the future handling of Port of Antalya has been forecasted by modeling the amount of containers handled at the port with fuzzy neural network. The consistency of the forecasts obtained by the proposed method and that of other methods has been compared in the study. It is found that the proposed method results are more consistent than those of the others.

Özet

Son yıllarda uluslararası deniz taşımacılığında yüklerin büyük bir kısmı konteyner ile taşınmaktadır. Hem operasyonel anlamda elleçleme işlemleri süresinin kısalarak maliyetin azalması hemde taşınan yükün emniyeti açısından bakıldığında, konteyner trafiğinin ilerleyen yıllarda hızla artacağı açıktır. Ülkemizde konteyner elleçlenen liman sayısının az olması ve/veya kapasitelerinin yetersiz olması nedeni ile bölgede bulunan diğer ülkelerle rekabet şansı azalmaktadır. Bu sebeplerle limanların ileriye yönelik olarak konteyner trafiğini doğru olarak tespit etmeleri ve gereken revizyon planlarını zamanında ve doğru bir şekilde yapabilmeleri bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu amaçla Antalya Limanı' nda elleçlenen konteyner miktarı bulanık sinir ağı ile modellenerek ileriye yönelik elleçleme tahminleri yapılmıştır. Elde edilen bu tahminlerin tutarlılığı diğer tahmin yöntemleri ile karşılaştırılarak önerilen yöntemle daha tutarlı sonuçlar elde edildiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

TÜR, R., KÜÇÜKOSMANOĞLU, A., KÜÇÜKOSMANOĞLU, Ö. (2013). FORECASTING THE CONTAINER TRAFFIC AT PORT OF ANTALYA THROUGH FUZZY NEURAL NETWORK METHOD. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 2, 109–120. https://ajindex.com/articles/198765

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. ARMSTRONG, J. S. (2001)
  2. Combining Forecasts, In Armstrong, J. S. (ed.), Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, pp. 417-439.
  3. AYERS, R. (1969) Technological Forecasting and Long-range Planning, McGraw-Hill, New York. GRENON, M. ve BATISSE, M. (1998) Birleşmiş Milletler Çevre Programı Akdeniz Eylem Planı, Mavi Plan Akdeniz Havzasının Geleceği, T.C. Çevre Bakanlığı, PNUE-CAR, ss:1-12.
  4. MONTGOMERY, D.C., JOHNSON, L.A., and GARDINER, S.J. (1990)
  5. Forecasting and Time Series Analysis, McGraw-Hill, New York. ÖZÇALIK, H.R. ve UYGUR, A.F. (2003) Dinamik Sistemlerin Uyumlu Sinirsel-Bulanık Ağ Yapısına Dayalı Etkin Modellenmesi, KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi, Sayı. 6, No.1, ss. 36-46.
  6. PORT AKDENIZ (2012), Ticari Liman Operasyonları, http://www.globalports.com.tr/tr/liman-operasyonlari/ticari-liman operasyonlari/port-akdeniz/port-akdeniz hakkinda/Default.aspx, Erişim Tarihi: 15.05.2012.
  7. SUDOPAK (2006)
  8. Kabotaj Taşımacılığı Saha Etüdü, T.C. Başbakanlık Denizcilik Müsteşarlığı. ss: 1-3.
  9. TSOUKALAS, L.H., UHRIG, R.E., (1996) Fuzzy and Neural Approaches in Engineering, John Wiley & Sons Inc., pp. 25-50.
  10. TÜR, R. ve BALAS, C.E. (2010) Liman Elleçleme Kapasitesinin Çoklu Nonlineer Regresyon ile Tahmini, Türkiye'nin Kıyı ve Deniz Alanları VIII. Ulusal Kongresi, 27 Nisan - 1 Mayıs 2010,
  11. Trabzon. TÜR, R. ve BALAS, C.E. (2010) Liman Elleçleme Kapasitesinin Zaman Serileri ile Tahmini, Türkiye'nin Kıyı ve Deniz Alanları VIII. Ulusal Kongresi, 27 Nisan - 1 Mayıs 2010, Trabzon.