Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s"

Deniz Gulden
5 yıl önce
İzleme sayısı:

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s. 119-125 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 29.05.2017 30.07.2017 Yrd. Doç. Dr.

1 Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date Yrd. Doç. Dr. Mehmet DALKILIÇ Kilis 7 Aralık Üniversitesi, Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokulu mehdalkilic@gmail.com Hüdaverdi MAMAK Ömer Halisdemir Üniversitesi, Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokulu Murat ATASOY Ahi Evran Üniversitesi, Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokulu Mihriay MUSA Uşak Üniversitesi, Spor Bilimler Fakültesi YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SUALTI SPORLARI, SU TOPU VE YÜZME ALANLARINDA LİSANSLI SPORCU SAYILARININ TAHMİNİ 1 Öz Türkiye de lisanslı sporcu sayısı her geçen gün artmaktadır. Spor alt yapısının hazırlanmasında gelecekteki sporcu sayılarının bilinmesi önemlidir. Sporcu sayılarına göre eğitici ve mekân planlaması yapılmalıdır. Bu çalışmada gelecek tahmini için kullanılan yapay zekâ uygulamalarından yapay sinir ağları ile sualtı sporları, su topu ve yüzme sporcu sayılarının tahmini yapılmıştır yılları arasındaki veriler kullanılarak 2017 ve 2018 yılı lisanslı sporcu sayısı tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağları ile hesaplanan tahmini sonuçlara göre 2017 için toplam kişi, 2018 yılı için toplam kişi sualtı sporları, su topu ve yüzme alanında lisanslı sporcu olacaktır. Anahtar kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Su Sporları, Tahmin 1 Bu çalışma 4. Ulaslararası Spor Bilimleri Turizm Ve Rekreasyon Öğrenci Kongresinde Bildiri Olarak Sunulmuştur.

2 FORECAST OF LICENSED NUMBER OF LIVING SPORTS IN WATER TROPHIES, WATER BALL AND SWIMMING AREAS BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Abstract The number of sports licensed in Turkey is increasing day by day. It is important to know the number of future athletes in the preparation of sports infrastructure. Trainer and space planning should be done according to the numbers of athletes. In this study, artificial neural networks and underwater sports, water polo and swimming athlete numbers were estimated from artificial intelligence applications used for future prediction. The number of athletes licensed for the years 2017 and 2018 was estimated using the data from According to the estimated results calculated by artificial neural networks, a total of 190,049 people for 2017 and 210,384 people for 2018 will be athletes licensed underwater sports, water polo and swimming. Keywords: Artificial Neural Networks, Water Sports, Prediction GİRİŞ Spor, insanlık tarihi kadar eskidir. İnsanların psikolojik, ruhsal ve fiziksel gelişimi açısından insanlar için her zaman hayatın bir parçası olmuştur. Çünkü spor insanlara sağladığı bu katkılar ile insan ve toplum arasındaki ilişkide bir köprü de oluşturmaktadır. Spor, ırk, dil, din, mezhep ayrımı gözetmeden toplumların birbiri ile iletişim ve beraberliğini sağlamaktadır. Bu durumun örnekleri çok defa uluslararası müsabakalarda da görülmüştür. Birbirlerine tarih sahnesinde yakın olmayan ya da aralarında çeşitli anlaşmazlıklar yaşanmış toplumlar bu müsabakalarda bir araya gelerek saygı çerçevesinde dostane (fair play) hareketler göstermektedir. Spor ile gelen bu tür dostane davranışlar toplumları da birbirine yakınlaştırmakta ve toplumlar arası kültürel etkileşimi de sağlamaktadır. Spor, ayrıca engelleri de kaldırmaktadır. Engelli bireyler spor yaparak toplum ile etkileşimde bulunabilir ve kişinin engellilik durumunu göz ardı ettirebilir. Ülkemizde son yıllarda yapılan tesisleşme atağından ülkemizin her köşesi faydalanmış ve spor konusunda dezavantajlı konumda olan yerlerde spor tesisleriyle örülmüş bu gelişmede bireylerin spora ilgisini arttırmıştır. Spor yapılacak ve boş zaman etkinliği yapılacak tesislerin artması insanları spora teşvik eder. Böylece eğitimin kalitesi de artacaktır (Gürer ve ark 2014). Altun ve Settar ın OKP, 2013; TÜİK, Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi, 2014 ten edindiği bilgilere göre; 120 Tablo yılları Arasındaki Lisanslı-Faal Sporcu Sayıları ve Genel Nüfusa Oranı (Settar) Yaş Grupları Kadın Erkek Toplam Genel Nüfusa Oranı % TOPLAM

3 Şekil 1-Lisanslı- Faal Sporcu Sayıları ve Genel Nüfusa Oranı Ülkemizde son zamanlarda gelişmekte olan Spor alanında Sporcularda yaş oranına bakıldığında en az sporcunun olduğu yaş gurubunun yaşa aralığı olduğu en çok sporcu sayısının olduğu yaş grubunun ise yaş aralığı oluşturduğu görülmektedir. 121 Tablo 2-Türkiye ve Bazı Avrupa Ülkelerinin Nüfusları, Sporcu Sayıları ve Sporcu Yüzdeleri Dağılımı Ülke Adı Nüfus Sporcu Sayısı Nüfus/Sporcu Nüfusa Göre Sayısı Sporcu % Lüksemburg Almanya Hollanda İtalya Fransa Portekiz Belçika İngiltere Türkiye Kaynak: (Karahüseyinoğlu ve ark., 2005). Bazı Avrupa ülkelerinin nüfus ve sporcu oranına bakıldığında (Tablo 2), Lüksemburg da sporcu sayısının nüfusa göre ne yüksek olduğu bunu Almanya nın takip ettiği görülmektedir. Nüfus oranına göre sporcu sayısı en düşük ülke Türkiye gözükmektedir.

Şekil 2-Su Altı Sporları Sualtı sporları, su topu ve yüzme alanlarında sporcu sayısının artması ülkenin refah ve gelişmişlik düzeyiyle ilgilidir.

YAPAY SİNİR AĞLARI Yapay sinir ağları (YSA), basit biyolojik sinir sisteminin bilgisayarlar yardımıyla matematiksel modellemesinden oluşmaktadır (Efe ve Kaynak, 2000).

4 Şekil 2-Su Altı Sporları Sualtı sporları, su topu ve yüzme alanlarında sporcu sayısının artması ülkenin refah ve gelişmişlik düzeyiyle ilgilidir. Bu çalışmada Sualtı sporları, su topu ve yüzme alanlarında lisanslı sporcu sayılarının gelecekte ne olacağı araştırılmıştır. YAPAY SİNİR AĞLARI Yapay sinir ağları (YSA), basit biyolojik sinir sisteminin bilgisayarlar yardımıyla matematiksel modellemesinden oluşmaktadır (Efe ve Kaynak, 2000). YSA, yapay sinir hücrelerinin matematiksel olarak etkileşimiyle çalışmaktadır. YSA sinir hücresi olan nöronlar basit eleman olarak modellenir. Nöronlar arasında sinyaller iletilir, nöronlar arasındaki her bir bağlantı ağırlık olarak adlandırılan sayılar ile iletilir. YSA 0-1 arası olan değerlerde daha başarılı olduğu için veriler aşağıdaki formül ile ölçeklenmiştir. 122 (1) Veri sayısı az olduğu için YSA tekrar tekrar eğitilmiş ve ağırlıkların en uygun değeri elde edilmiştir. Veriler az olmasına rağmen %96,49 oranında eğitilebilmiştir. YSA olarak Backpropagation Neural Network (BPNN) ve model olarak Nonlinear Autoregressive with external (exogenous) Input (NARX) kullanılmış ve sistemin çıkışı tekrar giriş olarak kullanılmıştır yılları arasındaki veriler kullanılarak 2017 ve 2018 yılı lisanslı sporcu sayısı tahmin edilmiştir. Kullanılan YSA ın da 6 giriş ve 3 çıkış vardır. Gizli katmanda 10, Çıkış katmanında 3 nöron vardır. Şekil 3 te Kullanılan YSA görülmektedir. Şekil 3- Kullanılan YSA

5 Şekil 4 te YSA nın eğitim sonuçları görülmektedir. Eğitim için kullanılan datalar az olmasına rağmen eğitim sonuçları oldukça başarılıdır. Sonuçların daha iyi çıkması için eğitme işlemi tekrar tekrar yapılmış ve ağırlıkların daha iyi değerden başlanması sağlanmıştır. Eğitim sonucunda %96,49 oranında başarı sağlanmıştır. Şekil 5.de YSA Eğitim ve Test Sonuçları görülmektedir. Şekil 4- YSA nın Eğitilen Sonuçları 123 Şekil 5- YSA Eğitim ve Test Sonuçları

Tablo 2- YSA nın sonucuna göre yıllara göre sporcu değişimi LİSANS ALANI İstatistik YSA ile Tahmin 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 SUALTI SPORLARI 6.633 7.045 7.492 3.

6 Tablo 2- YSA nın sonucuna göre yıllara göre sporcu değişimi LİSANS ALANI İstatistik YSA ile Tahmin SUALTI SPORLARI SUTOPU YÜZME TOPLAM SONUÇ Yapay zekâ uygulamalarından yapay sinir ağları ile sualtı sporları, su topu ve yüzme alanında lisanslı sporcu sayılarının tahmini yapılmıştır yılları arasındaki veriler kullanılarak 2017 ve 2018 yılı lisanslı sporcu sayısı tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağları ile bulunan tahmini sonuçlara göre 2017 için kişi sualtı sporları, kişi su topu, kişi yüzme olmak üzere toplam kişi sualtı sporları, su topu ve yüzme alanında lisanslı sporcu olacaktır. Benzer şekilde 2018 için kişi sualtı sporları, kişi su topu, kişi yüzme olmak üzere toplam kişi sualtı sporları, su topu ve yüzme alanında lisanslı sporcu olacaktır. Şekil 5.de YSA nın sonucuna göre yıllara göre sporcu değişimi görülmektedir. 124 Şekil 5- YSA nın sonucuna göre yıllara göre sporcu değişimi

7 KAYNAKLAR Altun Merve, Koçak Settar, Türkiye nin Sportif Başarı Açısından Değerlendirilmesi: Bakü Avrupa Oyunları Örneği, Spor Bilimleri Dergisi, 2015, 26 (3), Efe, Ö. ve Kaynak, O. (2000). Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, İstanbul. Gürer, B., Yıldız M.E., Esentaş M. (2014). Spor Aktiviteleri İle İlkokul Öğretmenlerinin Mesleki İş Doyumu Üzerine Bir Araştırma, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 2, Sayı: 7, Aralık 2014, s Web, Erişim Web, Erişim tarihi:

Benzer belgeler

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 49, Temmuz 2017, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 49, Temmuz 2017, s. 101-106 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 24.05.2017 15.07.2017 Yrd. Doç. Dr. Mehmet