Dergiler / Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi / 2019 / Cilt: 9 - Sayı: 1
Sinop İlindeki Müzelere Gelen Ziyaretçi Sayısının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
- Sayfa
- 70–81
- DOI
- —
Özet
Yapılan çalışmada, Sinop ili merkezinde bulunan müzelere (Arkeoloji, Etnografya ve Tarihi Ceza Evi) gelen ziyaretçi sayılarının Yapay Sinir Ağları modelleri kurularak tahmini yapılmıştır. Yapay Sinir Ağları modelleri oluşturulmasında bilgisayar ortamında MATLAB yazılımı kullanılmıştır. Kullanılan Yapay Sinir Ağları modelleri; ileri beslemeli ve geri yayılımlıdır. Kullanılan Ağ yapıları, 19 girişli, bir çıkışlı, (Arkeoloji, Etnografya ve Tarihi Ceza Evi müzeleri için ayrı olarak oluşturulmuştur. Giriş girdisi olarak; 10 farklı meteorolojik faktör, zaman faktörü (ay, yıl), turizm geliri (TL), döviz ($/TL), aylık-yıllık ÜFE ve TÜFE verileri kullanılmıştır. Çıkış olarak ise aylara göre aylık günlük ziyaretçi ortalama sayısı kullanılmıştır. Oluşturulan Yapay Sinir Ağları modelin eğitiminde ve testinde 2012 yılından 2017 yılına kadar toplam 60 aylık, ilde bulunan müzelere gelen ziyaretçi sayıları ve bu tarihlere ait giriş verileri kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları modellerinin seçilmesinde 3 farklı geri dağılımlı Eğitim Fonksiyonu, 3 farklı Transfer Fonksiyonu ve 8 farklı gizli katman hücre sayısı ile oluşturulan ağ yapılarının 50 şer kez tekrarlanarak olasılıkları denenmiştir. Toplamda 32400 ağ oluşturulup eğitilerek her bir müze için en iyi sonucu veren ağ yapısı seçilmiştir. Yapay Sinir Ağları modelleri ile elde edilen tahmin sonuçları değerlendirilmiş ve tartışılmıştır. Yapay Sinir Ağları ile Sinop ilinde bulunan müze için gelen ziyaretçi sayılarının tahmininin gerçekleştirilebileceği görülmüştür
Abstract
In this study, the numbers of museums ‘visitors (Archaeology, Ethnography and Historical Prison) at the city center of Sinop province have been predicted by Artificial Neural Network structures. Artificial Neural Network models have been created in MATLAB environment. These Artificial Neural Network models are feed forward and trained by Backpropagation Algorithm. For each museum, a Artificial Neural Network with 19-inputs and 1-output have been used separately. As inputs of networks, 10 different meteorological factors, time factor (month, year), tourism income (TL), exchange rate ($/TL) and monthly-yearly PPI and CPI data have been used. Output of ANNs is the daily average of number of visitors for each month. In order to train and test the Artificial Neural Networks, the number of visitors of museum at city center for total 60 months of years between 2012 and 2017, and other input data have been used. The selection of proper Artificial Neural Networks structure have been achieved by trying backpropagation training functions 50-times on 3-different activation functions structure with 8 different neuron counts at one hidden layer. Totally, 32400-network have been created by training and the best network structure for each museum have been selected. Estimation result obtained by the Artificial Neural Network models have been evaluated and discussed. As a result of this work, it has been proved that estimation of number of visitors visiting museums at Sinop province can be done by using ANN structures.