Sevim Gülin DEMİRBAY, Selim GÜNDÜZ

Ekolojik ayak izine çok etki eden faktörlerin yapay sinir ağı sınıflama özelliği kullanılarak belirlenmesi: Türkiye örneği

Determining the factors that most affect the ecological footprint using the artificial neural network classification feature: The case of Turkey

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

2023-Cilt: 16 Sayı: 4

904-917

Ecological Footprint, Artificial Neural Networks, Forecasting.

Ecological Footprint, Artificial Neural Networks, Forecasting.

317321

Benzer Makaleler

Short-term load forecasting without meteorological data using AI-based structures

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

İdil IŞIKLI ESENER, Tolga YÜKSEL, Mehmet KURBAN

Çizge Veri Tabanlarının Yapay Sinir Ağları İçin Kullanımı

Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences

Doğa Barış ÖZDEMİR, Ahmet Cumhur KINACI

Comparison of different methods for determining diabetes

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Mehmet Recep BOZKURT, Nilüfer YURTAY, Ziynet YILMAZ

Yapay Zekâ Yöntemleriyle Hazine Taşınmazlarının Değerlemesi: Yapay Sinir Ağları ile Kamu Konutları Üzerine Bir Uygulama

Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi

Özgür ALTUN

Promising Tools for Food Safety and Quality: Artificial Intelligence and Smartphones

Food Health and Technology Innovations

Ebru AKDOĞAN, Deniz BAŞ

Comparison of AIS and fuzzy c-means clustering methods on the classification of breast cancer and diabetes datasets

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Seral ÖZŞEN, Rahime CEYLAN

Performance evolution of a newly developed general-use hybrid AIS-ANN system: AaA-response

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Seral ÖZŞEN, Salih GÜNEŞ

Finansal Stres Endeksinin Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Tahmin Edilmesi

The Journal of International Scientific Researches

Salim Sercan SARI