Journals / Ege Akademik Bakış / 2018 / Cilt: 18 - Sayı: 3

Comparison of Classification Performances of Cascade Correlation, Kohonen and ANFIS Artificial Neural Network Models: Application on Logistic Performance Index

Basamak Korelasyon, Kohonen ve ANFIS Yapay Sinir Ağ Modellerinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması: Lojistik Performans Endeksi Üzerine Uygulama

Pages
521–535
Publication Date
2022-10-12
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)

So, it has reached that because of both practical applicability and high classification accuracy, BKSA is very successful compared to other models.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In globalizing world, with the dearth of borders in international market, the logistical possibilities of countries are of great importance in terms of global competition and international trade integration.
📊
Key Findings & Data:The World Bank publishes the Logistic Performance Index (LPE) Report for every two years to evaluate countries’ logistical developments and to offer suggestions.
💡
Conclusion & Impact:So, it has reached that because of both practical applicability and high classification accuracy, BKSA is very successful compared to other models.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2007 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In globalizing world, with the dearth of borders in international market, the logistical possibilities of countries are of great importance in terms of global competition and international trade integration. The World Bank publishes the Logistic Performance Index (LPE) Report for every two years to evaluate countries’ logistical developments and to offer suggestions. With the index; countries are compared according to customs, infrastructure, international shipments, logistic quality and competence, tracking and tracing and timeliness. Within the scope of the study, answers to the following questions are sought; In terms of economic; What are the impact levels of the factors used in the LPE calculation for the classification of countries and how accurately are the countries classified? In terms of statistics; Which of the BKSA, LVQ and ANFIS network models give better results for classification problems and what are the differences? In line with these aims; the network models were trained with LPE for 2007, 2010, 2012 and 2014 and then tested with LPE for 2016. As a result; it has achieved that the logistics quality, infrastructure and timeliness factors are the most important factors in logistics performance measurement. In addition, the countries are correct classified as rate of 92.58% with BKSA, 91.80% with Kohonen and 82.81% with ANFIS. So, it has reached that because of both practical applicability and high classification accuracy, BKSA is very successful compared to other models.

Özet

Küreselleşen dünyamızda, uluslararası pazardasınırların kalkması ile birlikte, ülkelerin sahipoldukları lojistik imkânlar, küresel rekabet veuluslararası ticaret entegrasyonu açısından büyükönem arz etmektedir. Dünya Bankası, ülkelerinlojistik gelişmişliklerini değerlendirmek ve önerilersunmak amacıyla iki yılda bir Lojistik PerformansEndeksi(LPE) Raporu yayınlamaktadır. Endeksile ülkeler; gümrük işlemleri, altyapı, uluslararasısevkiyatlar, lojistik hizmetlerin kalitesi, sevkiyatlarınizlenebilmesi ve zamanında ulaşmasına göre karşılaştırılmaktadır.Çalışma kapsamında şu sorularacevap aranmaktadır;İktisadi açıdan; LPE hesaplamasında kullanılanfaktörlerin ülkelerin sınıflandırılmasında etki düzeylerinelerdir ve endeks ile ülkeler ne kadar doğrusınıflandırılmaktadır?İstatistiki açıdan; sınıflandırma problemlerindekullanılan BKSA, LVQ ve ANFIS ağ modellerindenhangisi daha başarılı sonuçlar vermektedir ve farklarınelerdir?Bu amaçlar doğrultusunda; ağ modelleri 2007,2010, 2012 ve 2014 yılları LPE ile eğitilmiş dahasonra 2016 yılı LPE ile test edilmiştir. Sonuç olarak;lojistik performans ölçümünde lojistik kalitesi,altyapı ve takip faktörlerinin en önemli olduklarıbulgusu elde edilmiştir. Bunun yanı sıra, ülkelerinBKSA ile %92.58, Kohonen ile %91.80 ve ANFIS ile%82.81 oranında doğru sınıflandırıldığı görülmüştür.Dolayısıyla, hem pratik uygulanabilirliği hemdedoğru sınıflandırma yüksekliği nedeniyle, BKSA’nındiğer modellere göre çok başarılı olduğu sonucunaulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

RENÇBER, Ö. F. (2022). Comparison of Classification Performances of Cascade Correlation, Kohonen and ANFIS Artificial Neural Network Models: Application on Logistic Performance Index. Ege Akademik Bakış, Cilt: 18 - Sayı: 3, 521–535. https://ajindex.com/articles/495196

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Akbulut, R. ve Rençber, Ö. F. (2015), Veri Zarflama ve Lojistik Regresyon Analizi ile Çimento İşletmelerinde Finansal Performansa Dayalı Etkinliklerinin Değerlendirilmesi. Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 123-135.
  2. Ankışhan, H. ve Yılmaz, D., 2013, Comparison of SVM and ANFIS for Snore Related Sounds Classification by Using the Largest Lyapunov Exponent and Entropy, Computational and Mathematical Methods in Medicine Bayat,T., ve Özdemir, Ş. (2016) Yeni Bir Lojistik Performans Endeks Oluşturmak Için Gerekli Olan Kriterlerin Belirlenmesi Üzerine Araştirma Bayraktutan, Y., Tüylüoğlu, Ş., ve Özbilgin, M. (2012). Lojistik Sektöründe Yoğunlaşma Analizi ve Lojistik Gelişmişlik Endeksi: Kocaeli Örneği. Journal of Alanya Faculty of Business 4(3). Bernard, S., BoujeMaa, N., Vitale, D., and Bricot, C. (2001). Fingerprint Classification Using Kohonen Topologic Map. In Image Processing, 2001. Proceedings. 2001 International Conference on (Vol. 3, pp. 230-233).
  3. IEEE. Blonda, P., Pasquariello, G., and Smid, J. (1993, October). Comparison of Backpropagation, Cascade-Correlation And Kohonen Algorithms For Cloud Retrieval. In Neural Networks, 1993. IJCNN’93-Nagoya. Proceedings of 1993 International Joint Conference on (Vol. 2, pp. 1231-1234).
  4. IEEE. Borselli, A., Colla, V., Vannucci, M., Sant’Anna, P. C. S. S., Valdera, P. S. A., and Piaggio, V. R. (2011). Surface Defects Classification in Steel Products: A Comparison Between Different Artificial İntelligence-Based Approaches. In 11th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications AIA (pp. 129-134).
  5. Chandra, B. and Babu, K. (2014), Classification Of Gene Expression Data Using Spiking Wavelet Radial Basis Neural Network. Expert Systems with Applications, 1326-1330.
  6. Chen, M.-Y. (2013), A Hybrid ANFIS Model for Business Failure Prediction Utilizing Particle Swarm Optimization And Subtractive Clustering. Information Sciences, 220, 180-195. doi:10.1016/j.ins.2011.09.013 Chowdhury, B. H., and Wang, K. (1996, February). Fault classification using Kohonen feature mapping. In Intelligent Systems Applications to Power Systems, 1996.
  7. Proceedings, ISAP’96., International Conference on (pp. 194-198).
  8. IEEE. Dağdeviren, M., Akay, D. ve Kurt, M. (2004). İş Değerlendirme Sürecinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(2), 131-138.
  9. Demircanlı, B. ve Kundakçı, N. (2015). Futbolcu Transferinin AHP ve VIKOR Yöntemlerine Dayalı Bütünleşik Yaklaşım ile