AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTek girişli tahminlerde THY ve OMHY değerleri sırasıyla; -% 0.185 ve % 10.052, çift girişli tahminlerde ise; % 0.163 ve % 6.925 olarak elde edilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Ormancılık tarihinde, ağaç hacimlerinin elde edilmesine ilişkin birçok farklı yöntem geliştirilmesine karşın, regresyon analizine dayanan ağaç hacim denklemleri önemli bir kullanım alanı bulmuştur. Ancak regresyon analizi tekniği, bir istatistik yöntem olması nedeniyle temel bazı varsayımlara dayanmakta ve bu varsayımların sağlanması durumunda doğru ve etkin tahminler sunabilmektedirler. Bir yapay zeka uygulaması olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) ile istatistiksel varsayımların sağlanmasına ihtiyaç duymayan ve karmaşık ilişkilerin modellenmesinde başarılı ve etkin tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, Tarsus Orman İşletme Müdürlüğü sınırları içerisindeki Anadolu Karaçamı ağaçlarının hacim tahminlerinin elde edilmesinde YSA kullanımı gerçekleştirilerek, farklı dönüşüm fonksiyonları ile nöron sayılarını içeren farklı YSA yapılarının hacim tahminlerindeki başarı durumları karşılaştırılmıştır. Çeşitli başarı ölçütlerine göre yapılan karşılaştırmada, tek girişli ve çift girişli tahminlerde, 9 nöron ve Log-sig dönüşüm fonksiyonu içeren İleri Beslemeli-Geri Yayımlı YSA yapısı ile en başarılı tahminler elde edilmiştir. Bu YSA yapıları ile tek girişli tahminlerde belirtme katsayısı (R2), 0.975 iken, çift girişli tahminlerde 0.988 olarak elde edilmiştir. Tek girişli tahminlerde THY ve OMHY değerleri sırasıyla; -% 0.185 ve % 10.052, çift girişli tahminlerde ise; % 0.163 ve % 6.925 olarak elde edilmiştir.