Estimation of Turkey Hazelnut Production Quantity with Artificial Neural Networks NARX

Fındık, dünyada üretimi yaygın olan sert kabuklu meyvelerin başında gelmektedir. Türkiye, sahip olduğu toprak ve iklim koşulları açısından oldukça yüksek tarımsal potansiyele sahiptir. Ülkemiz, fındık üretiminde dünyada önemli bir paya sahiptir ve bu sayede lider konumdadır. Bu liderlik sayesinde ülkemiz dünya fındık piyasasında oldukça önemli bir konumda yer almakta ve pazarı etkileyebilecek kadar büyük bir gücü elinde tutmaktadır. Özellikle ülkemiz için önemi büyük olan ve dünya piyasasında söz sahibi olduğumuz fındık ürününün üretim tahmini birçok açıdan önem arz etmektedir. Çalışmada zaman serisi modellemede yaygın olarak kullanılan NARX (Doğrusal Olmayan Otoregresif Dışsal Girdili Model) modeli kullanılarak fındık üretim miktarı tahmini yapılmıştır. Bu amaçla, Türkiye fındık üretim miktarı bağımlı değişken olarak alınmıştır. Fındıktan sonra üretimi ülkemizde en çok yapılan sert kabuklu meyve olduğu için, ceviz ikame ürün olarak seçilmiştir. Bağımsız değişken olarak ise ceviz basit fiyat endeksi, fındık basit fiyat endeksi, meyve veren yaşta ağaç sayısı, sıcaklık ve yağış alınmıştır. Analiz 1991-2021 yıllarını kapsamaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu), FAO (Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü) ve Meteoroloji Genel Müdürlüğünden temin edilmiştir. Çalışmada MATLAB programı kullanılmıştır. Birçok deneme sonucunda optimal NARX Modeli, gizli katmanda 10 adet nörona ve 4 gecikme uzunluğuna sahip model olarak belirlenmiştir. Sonuçlar YSA NARX modelinin fındık üretimi tahmininde başarılı sonuçlar ürettiğini göstermiştir.

• Publication year

  2023

• Venue

  Giresun üniversitesi iktisadi ve idari bilimler dergisi

• Publication date

  2023-06-30

• Fields of study

  Not labeled

• Identifiers
  DOI 10.46849/guiibd.1271782
• External record

  Open on Semantic Scholar

• Source metadata

  Semantic Scholar

• No claims are published for this paper.

• No concepts are published for this paper.

• Methods for Mid-Term Forecasting of Crop Export and Production

  2021cited by this paper
• Ticari Kredi Faiz Oranlarının YSA NARX ve VAR Modelleri ile Öngörülmesi Forecasting Commercial Credit Interest Rates with ANN NARX and VAR Models

  2020cited by this paper
• Time Series Prediction with Artificial Neural Networks: An Analysis Using Brazilian Soybean Production

  2020cited by this paper
• Influence of climate variability and length of rainy season on crop yields in semiarid Botswana

  2018cited by this paper
• A Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) Neural Network Model for the Prediction of the Daily Direct Solar Radiation

  2018cited by this paper
• Artificial Neural Networks

  2017cited by this paper
• A Comparison between Neural Networks and Traditional Forecasting Methods: A Case Study

  2009cited by this paper
• Long-term time series prediction with the NARX network: An empirical evaluation

  2008cited by this paper

• Maximum Temperature Forecasting with an Automatic Forecasting Method Based on Deep Dendritic Artificial Neural Network (AutoDeepdenT)

  2026cites this paper
• Estimation of Turkey hazelnut export quantity and prices with ARIMA model

  2025cites this paper
• Microservices‐based databank for Turkish hazelnut cultivars using IoT and semantic web technologies

  2024cites this paper
• Fındık Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahminlenmesi: Türkiye Örneği

  2024cites this paper
• Evaluation of propylene oxide fumigation against Ephestia cautella (Walker, 1863) (Lepidoptera: Pyralidae) in dried figs and hazelnuts

  2023cites this paper