Üyelik fonksiyonları sayısının ve türünün tahminler üzerindeki etkisinin araştırılması: elektrik üretim endeksi tahmini örneği

Abstract

Sanayi üretim endeksi, bir ülkedeki sanayi sektörünün durumunu göstermektedir. Sanayi sektörü gayrisafi yurt içi hasılanın belirlenmesinde önemli bir öncüldür. Sanayi üretimi ülke temelinde ekonomiyi doğrudan etkilemektedir. Sanayi üretim endeksinin gelecekteki hareketlerini önceden tahmin edebilmek, büyüme göstergelerinden biri olduğundan dolayı önem arz etmektedir. Yapılmış olan bu çalışmada sanayi üretim endeksi bileşenlerinden olan elektrik üretim endeksinin tahmin edilmesi için önceki yıllardaki veriler kullanılarak bulanık mantık yöntemleri arasında yer alan Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) modelleri üretilmiştir. ANFIS modelleri için çeşitlendirme üyelik fonksiyonu ve üyelik fonksiyon sayısını değiştirerek elde edilmiştir. ANFIS’de yapılan tahminler bu modeller üzerinde gerçekleştirilmiştir. ANFIS modelleri incelendiğinde zaman, maden ve imalat üretim endeksleri girdilerinden oluşan sistemin sadece zaman veya sadece imalat-maden üretim endekslerine dayalı tahmin yapan sistemden daha iyi sonuç verdiği de görülmüştür.

The industrial production index reflects the state of the industrial sector in a country. The industrial sector is a significant precursor in determining the gross domestic product. Industrial production directly affects the economy on a national level. Predicting the future movements of the industrial production index is crucial as it is one of the growth indicators. In this study, Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) models, which are among the fuzzy logic methods, were developed to forecast the electricity production index, a component of the industrial production index, using data from previous years. The ANFIS models were obtained by varying the membership function types and the number of membership functions. Predictions in ANFIS were made based on these models. Upon examining the ANFIS models, it was found that the system consisting of inputs such as time, mining, and manufacturing production indices provided better results than the system that relied solely on time or only on manufacturing and mining production indices.