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

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

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.

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.