Basamak Korelasyon, Kohonen ve ANFIS Yapay Sinir Ağ Modellerinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması: Lojistik Performans Endeksi Üzerine Uygulama
Küreselleşen dünyamızda, uluslararası pazarda sınırların kalkması ile birlikte, ülkelerin sahip oldukları lojistik imkânlar, küresel rekabet ve uluslararası ticaret entegrasyonu açısından büyük önem arz etmektedir. Dünya Bankası, ülkelerin lojistik gelişmişliklerini değerlendirmek ve öneriler sunmak amacıyla iki yılda bir Lojistik Performans Endeksi(LPE) Raporu yayınlamaktadır. Endeks ile ülkeler; gümrük işlemleri, altyapı, uluslararası sevkiyatlar, lojistik hizmetlerin kalitesi, sevkiyatların izlenebilmesi ve zamanında ulaşmasına göre karşılaştırılmaktadır. Çalışma kapsamında şu sorulara cevap aranmaktadır; İktisadi açıdan; LPE hesaplamasında kullanılan faktörlerin ülkelerin sınıflandırılmasında etki düzeyleri nelerdir ve endeks ile ülkeler ne kadar doğru sınıflandırılmaktadır? İstatistiki açıdan; sınıflandırma problemlerinde kullanılan BKSA, LVQ ve ANFIS ağ modellerinden hangisi daha başarılı sonuçlar vermektedir ve farkları nelerdir?Bu amaçlar doğrultusunda; ağ modelleri 2007, 2010, 2012 ve 2014 yılları LPE ile eğitilmiş daha sonra 2016 yılı LPE ile test edilmiştir. Sonuç olarak; lojistik performans ölçümünde lojistik kalitesi, altyapı ve takip faktörlerinin en önemli oldukları bulgusu elde edilmiştir. Bunun yanı sıra, ülkelerin BKSA ile %92.58, Kohonen ile %91.80 ve ANFIS ile %82.81 oranında doğru sınıflandırıldığı görülmüştür. Dolayısıyla, hem pratik uygulanabilirliği hemde doğru sınıflandırma yüksekliği nedeniyle, BKSA’nın diğer modellere göre çok başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Comparison of Classification Performances of Cascade Correlation, Kohonen and ANFIS Artificial Neural Network Models: Application on Logistic Performance Index
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.
___
- 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.
- 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). 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). 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).
- Chandra, B. and Babu, K. (2014), Classification Of Gene Expression
Data Using Spiking Wavelet Radial Basis Neural Network.
Expert Systems with Applications, 1326-1330.
- 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. Proceedings, ISAP’96.,
International Conference on (pp. 194-198). 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.
- Demircanlı, B. ve Kundakçı, N. (2015). Futbolcu Transferinin
AHP ve VIKOR Yöntemlerine Dayalı Bütünleşik Yaklaşım ile
Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Fakültesi Dergisi, 30(2), 105-129.
- Fahlman, S. E. and Lebiere, C. (1990). The cascade-correlation
learning architecture. In Advances in neural information processing
systems (pp. 524-532).
- Fish, K., Barnes, J. and Aiken, M. (1995), Artificial Neural Networks:
A New Methodology for Industrial Market Segmentation.
Industrial Marketing Management, 431-439.
- Jhawar A. and Garg S. K. (2018), Modelling of Critical Factors for
Improving Logistics Performance of India Using Interpretive
Structural Modelling, International Journal of Applied Management
Sciences and Engineering (IJAMSE) 5(1)
- Kara, M., Tayfur, L., ve Basık, H. (2009). Küresel Ticarette Lojistik
Üslerin Önemi ve Türkiye, Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(11).
- Kılıç, G. (2015). Yapay Sinir Ağlari Ile Yemekhane Günlük Talep
Tahmini (Doctoral dissertation, Pamukkale Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü).
- Lau H. K. (2011). Benchmarking green logistics performance
with a composite index. Benchmarking: An International
Journal, 18(6), 873-896.
- Lehtokangas M., (2000) Modified cascade correlation learning
for classification, IEEE Transactions on Neural Network, 1(3)
795-798
- Lojistik Performans Endeksi Raporu (2016), https://lpi.worldbank.
org/ (E. T. 20.10.2017)
- Martí, L., Puertas, R., and García, L. (2014). The importance of
the Logistics Performance Index in international trade. Applied
economics, 46(24), 2982-2992. ISO 690
- Michie, D., Spiegelhalter, D. J., and Taylor, C. C. (1994). Machine
learning, neural and statistical classification, Cambridge, U.K.
- Ottenbacher, K., Smith, P., Ilig, Linn, R., Fiedler, R. and Granger,
C. (2001), Comparison of Logistic Regression And Neural
Networks To Predict Rehospitalization in Patients With Stroke.
Journal of Clinical Epidemiology, 1159-1165.
- Pupavac, D., and Draskovic, M. (2017). Analysis of Logistic Performance
In Southeast European Countries. Business Logistics
in Modern Management, 17, 569-579.
- Rençber Ö. F. (2017) Bulanık ve Yalın Yapay Sinir Ağları ile
Çoklu Lojistik Regresyon Yöntemlerinin Sınıflandırma Performanslarının
Karşılaştırılması: Ülkelerin Gelişmişlik Düzeylerinin
Sınıflandırılması Üzerine Bir Uygulama, Aksaray Üniversitesi,
SBE Yayınlanmamış Doktora Tezi, Aksaray
- Shariati, S., and Haghighi, M. M. (2010). Comparison of ANFIS
Neural Network with Several other ANNs and Support Vector
Machine for Diagnosing Hepatitis and Thyroid Diseases.
In Computer Information Systems and Industrial Management
Applications (CISIM), 2010 International Conference on (pp.
596-599). IEEE.
- Sharma, M. and Mukharjee, S., 2013, Brain Tumor Segmentation
Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network
Fuzzy Inference System (ANFIS), Advances in Computing and
Information, Springer ‐ Verlag Berlin Heidelberg, s. 329–339
- Shekarian, E. and Gholizadeh, A. A. (2013), Application of
Adaptive Network Based Fuzzy Inference System Method in
Economic Welfare. Knowledge-Based Systems, 39, 151-158.
doi:10.1016/j.knosys.2012.10.013
- Sofyalıoğlu, A. ve Kartal, A. (2013). Türkiye ve Avrasya Ekonomik
Topluluğu Ülkelerinin Lojistik Performans İndekslerinin
Karşılaştırılması ve Bazı Çıkarımlar A Comparison and some
Suggestions for Turkey’s and Eurasian Economic Community
Countries’ Logistic Performance Index Scores. In International
Conference on Eurasian Economies (pp. 524-531).
- Spoerre, J. K. (1997). Application of the Cascade Correlation
Algorithm (CCA) to Bearing Fault Classification Problems.
Computers in industry, 32(3), 295-304.
- Şen, Z. (2004). Yapay Sinir Ağları İlkeleri. Su Vakfı.
Şengöz, N. ve Özdemir, G. (2017). Sınıflandırma Problemlerinin
Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir
Ağının Kullanımı. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü Dergisi, 21(1), 125-130.
- Şenol, C.ve Yildirim T.,(2009), Thyroid and Breast Cancer Disease
Diagnosis using FuzzyNeural Networks, 6th International Conference
on Electrical and Electronics Engineering(ELECO’2009)
- Toprak, E. (2017), Yapay Sinir Ağı, Karar Ağaçları ve Ayırma
Analizi Yöntemleri ile PISA 2012 Matematik Başarılarının Sınıflandırılma
Performanslarının Karşılaştırılması.
- Velusamy, K., and Amalraj, R. (2017, February). Performance
of the cascade correlation neural network for predicting the
stock price. In Electrical, Computer and Communication Technologies
(ICECCT), 2017 Second International Conference on
(pp. 1-6). IEEE.
- Wang, A. H., and Yang, S. X. (2017). Research on the Impact of
the “Belt and Road” International Logistic Performance on China’s
Export. Journal of South China University of Technology
(Social Science Edition), 1, 002.
- Yılmaz, T. ve Yılmaz Z., (2017) Assesment of Logistic Performance
Indexes of EU Countries by AHP and VIKOR Methods,
Middle East Journal of Education, 3(2) ss.73-92
- Yücesoy, E., ve Nabiyev, V. V. (2016). Konuşmaci Yaş ve Cinsiyetinin
Gkm Süper vektörlerine Dayali Bir Dvm Siniflandiricisi
Ile Belirlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi
Dergisi, 31(3).
- Zhang, G., Hu, M., Patuwo, E. and Indro, D. (1999), Artificial
Neural Networks in Bankruptcy Prediction: General Framework
And Cross-Validation Analysis. Europian Journal of Operational
Research, 16-32.