Türkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Türkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini"

Transkript

1 Türkyede k ĠĢ Kazalarının Yapay Snr Ağları le 2025 Yılına Kadar Tahmn Hüseyn Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale Meslek Yüksekokulu, Kırıkkale Ünverstes, Kırıkkale, Türkye. Kaman Meslek Yüksekokulu, Ah Evran Ünverstes, KırĢehr, Türkye. Tel: 0 (318) ; Fax: 0 (318) , Özet Bu çalıģmada Yapay Snr Ağları (YSA) kullanılarak Türkye genel çn Ģ kazası tahmn modeller gelģtrlmģtr. Bu modeller kullanılarak Türkye nn 2025 yılına kadar olan süreçte, Ģ kazası, ölü ve sürekl Ģ göremezlk sayıları farklı üç senaryo le tahmn edlmģtr. Model gelģtrlrken sgortalı Ģç, Ģyer, Ģ kazası, ölü ve Ģ göremezlk sayıları model parametreler olarak kullanılmıģ ve bu parametrelere at yılları arasındak verlerden yararlanılmıģtır. YSA modelnde ağ mmars en uygun mmar olarak belrlenmģtr. Ağların gzl katmanında sgmod, çıkıģ katmanında da doğrusal fonksyon kullanılmıģtır. Ağın eğtmnde se ler beslemel ger yayılım algortmasından yararlanılmıģtır. Modeln uygulanablrlğ çn ağımız yılı arasında eğtlerek yılları tahmn ettrlmģtr. Çıkan sonuç gerçek değerlerle kıyaslanmıģ ve uygulanablr olduğu görülmüģtür. GelĢtrlen bütün modellern performansları Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Ortalama Karesel Hataların Karekökü (OKHK) ölçütler çnde değerlendrlmģtr. Anahtar Kelmeler ĠĢ Kazası, Kaza Tahmn Modeller, Yapay Snr Ağları, Türkye PREDICTION OF OCCUPATIONAL ACCIDENTS FOR TURKEY UNTIL THE YEAR 2025 USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Abstract In ths study, occupatonal accdent predcton models were developed by usng artfcal neural networks (ANNs) for Turkey. Usng these models n Turkey untl the year 2025 occupatonal accdent, permanent ncapacty and the number of dead was estmated by the three dfferent scenaros. In the development of the models, nsured workers, work place, occupatonal accdent, dead and ncapacty for work values were used as model parameters wth data between 1970 and neural network archtecture was selected as the best network archtecture. Sgmod and purelne functon were used for secret layer and output layer respectvely. The sgmod and purelne functons were used as actvaton functons wth feed forward back propagaton algorthm. Order to obtan a useful model, the network was traned between 1970 and 2004 to forecast values 2005 to 2010.The model was compared to the real values and t was seen that t s applcable for ths am. The performances of all developed models were evaluated by the use of Mean Absolute Percent Errors (MAPE), Mean Absolute Errors (MAE) and Root Mean Square Errors (RMSE). Keywords Occupatonal Accdent, Accdent Predcton Models, Artfcal Neural Networks, Turkey I. GĠRĠġ ĠĢ kazaları ve bu kazaların sonucunda oluģan ölüm, yaralanma ve Ģ göremezlk sayıları ülkemz çn madd-manev kayıplar meydana getrrken, Ģ yapan kģler çn de cdd br Ģ güvenlğ problem oluģturmaktadır. Ülkemz ekonomsnn hızla büyüdüğü, buna paralel olarak Ģ yer ve çalıģan sayısının arttığı günümüzde Ģ güvenlğ hayat br önem kazanmıģtır. Sadece 2010 yılında ülkemzde Ģ kazası meydana gelmģ ve bu kazalar netcesnde 1444 kģ hayatını ytrrken 1976 kģde ömür boyu sakat kalmıģ, sürekl Ģ göremez hale gelmģtr [1]. Br yıl 300 Ģ günü olarak kabul edldğnde, Türkye de her gün yaklaģık 210 Ģ kazası olmakta, 7 Ģç sürekl Ģ göremez, çalıģamaz hale gelmekte ve yne her gün 5 Ģç hayatını kaybetmektedr. Bu değerler, Sosyal Güvenlk Kurumu (SGK) statstklernden elde edlen resm sonuçlardır. Yan sadece SGK ya bldrlen, resm kayıt altına alınan kazalar çn hesaplanan değerlerdr. Meydana gelen her kazanın resm kayıt altına alınmadığı ve sgortasız olarak çalıģtırılan Ģçlern se hç hesaba katılmadığı düģünüldüğünde olayın boyutları daha da büyüyecektr. GelĢen teknolojye paralel olarak üretm sstemler de gün geçtkçe daha karmaģık br hale gelmektedr. Bunun sonucu olarak, Ģ kazalarının önleneblmes çn Ģ güvenlğ le lgl olarak yen tedbrlern gelģtrlmesne htyaç vardır. Ülkemzde Ģ sağlığı ve güvenlğne yönelk, htyaç, öncelk, poltka ve stratejlern belrlenmesnden ÇalıĢma ve Sosyal Güvenlk Bakanlığı bünyesnde oluģturulan Ulusal ĠĢ Sağlığı ve Güvenlğ Konsey sorumludur. Bu çerçevede, Ģ kazalarının önlenmes; daha üretken ve daha güvenl çalıģma koģullarının oluģturulablmes çn lgl planlama ve poltkaların belrlenmesnde, lerye yönelk kaza tahmnler htyaç duyulmaktadır. Bu tahmnlern güvenlrlğ se kazayı

2 etkleyen parametrelere at verlern güvenlrlğne ve kullanılan statstk analz yöntemne bağlıdır. Farklı yaklaģımlar ve analzler kullanılarak lteratürde pek çok kaza tahmn modeller gelģtrlmģtr. Tahmn çalıģmalarında Regresyon Analzler (RA) [2, 3] ve Genetk algortmaların (GA) [4,5] yanı sıra yapay snr ağları (YSA) [4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] da kullanılmaktadır. Mussone ve dğerler Ġtalya nın Mlan Ģehrndek taģıtların sebep olduğu kazaları ncelemek ve br kaza model gelģtrmek çn YSA teknklernden faydalanmıģlardır [13]. Abdelwahap ve Abdel-Aty snyalze kavģaklarda meydana gelen trafk kazalarında sürücülerdek yaralanma Ģddetn tahmn etmek çn YSA teknğn kullanmıģlardır[14]. Benzer Ģeklde Delen ve dğerler çarpıģma le lgl faktörler ve yaralanma Ģddet arasındak lneer olmayan lģky YSA yöntem le modellemeye çalıģmıģlardır[15]. Chou k aracın çarpıģmasından kaynaklanan kazalar çn YSA tabanlı br uzman sstem kullanmıģlar ve br kazanın meydana gelmesnde yol geçģ hakkı, kaza yer ve alkol kullanımının etkl değģkenler olduğunu tespt etmģtr[16]. Akgüngör ve Doğan YSA ve Br yapay nöronda grģler x, ağırlıklar w toplama fonksyonu (Σ), aktvasyon fonksyonu ( f) ve çıkıģ (y) bulunmaktadır. x 1 x 2 x Ağırlıklar w 1 w w 3 Grdler 2 v v n 1 x w f sgmod ġekl 1. Temel Yapay Snr Ağı Hücres: Yapay Nöron ġekl -1 de görülen temel YSA hücres nceleyecek olursa, lneer olmayan regresyon teknklern kullanarak Türkye çn x 1, x 2...x değerler hücre grdlerdr. Alınan grdler bell kaza, yaralı ve ölü sayılarını tahmn etmģler ve farklı hata ölçütler kullanarak her k yöntemden elde edlen modeller brbrler le karģılaģtırmıģlardır. Sonuçta YSA model tahmnlernn lneer olmayan regresyon modelne göre daha baģarılı olduğunu fade etmģlerdr [16]. Doğan ve Akgüngör YSA kullanarak Kırıkkale l çn trafk kaza sayılarını, yaralı ve ölü sayılarını tahmn eden modeller gelģtrlmģtr [17]. Doğan, Türkye ve seçlen büyük kentler çn YSA ve GA gb yapay zekâ teknklern regresyon analz yöntem le karģılaģtırmıģ ve yapay zekâ le yapılan modellern çok daha y performans gösterdğn belrtmģtr [18]. Akgüngör ve Doğan, YSA ve GA yöntemlern kullanılarak Ġstanbul çn trafk kaza sayılarını, bu kazalara bağlı olarak meydana gelen yaralı ve ölü sayılarını tahmn eden modeller gelģtrlmģtr[19]. Bu çalıģmada, yapay snr ağları kullanılarak Türkye genel çn Ģ kazası tahmn modeller gelģtrlmģtr. Bu modeller kullanılarak Türkye nn 2025 yılına kadar olan süreçte, Ģ kazası, ölü ve sürekl Ģ göremezlk sayıları farklı üç senaryo le tahmn edlmģtr. Model gelģtrlrken sgortalı Ģç, Ģyer, Ģ kazası, ölü ve Ģ göremezlk sayıları model parametreler olarak kullanılmıģ ve bu parametrelere at yılları arasındak verlerden yararlanılmıģtır. Çıkan sonuç gerçek değerlerle kıyaslanmıģ ve uygulanablr olduğu görülmüģtür. II. YAPAY SĠNĠR AĞLARI YSA, nsandan esnlenerek öğrenme sürecnn matematksel modellenmes sonucunda ortaya çıkan br ver Ģleme sstemdr. Ġnsan beynnn özellklernden olan öğrenme, hatırlama, yen blgler oluģturablme, genelleme yapablme ve keģfedeblme gb yetenekler taklt etmeye çalıģan, bast Ģlemclerden oluģmuģ br yapıdır. YSA yı oluģturan temel Ģlemc yapay nörondur (ġekl-1). ağırlıklarla çarpılır ve -1 la +1 arasında değģen eģk değer le toplanarak net grd oluģturulur. Aktvasyon fonksyonunda net grd üzernde Ģlem yapılarak hücre çıktısı stenlen aralıklara getrlmeye çalıģılır. Bu çıkıģ değer, sstem çn blnen çıkıģ le karģılaģtırılarak br hata oranı bulunur. Bu hata oranına göre yapay snr ağı hücres, grdlern yen ağırlık oranlarını günceller. Böylece daha doğru sonuçlar alablmemz çn br döngü sağlanmaktadır. Ağın öğrenme olayı da bu ağırlıkların güncellenmes le meydana gelr. n y f ( w x ) 1 Aktvasyon fonksyonu çıktıyı stenlen aralıklara dönüģtürmek çn kullanılmaktadır. YSA hücrelernn kullandığı pek çok aktvasyon fonksyonu bulunmaktadır. Tanjant-hperbolk, Sgmod ve Doğrusal fonksyonları y sonuçlar verdğ çn sıklıkla terch edlen aktvasyon fonksyonlarındandır. Aktvasyon fonksyonu doğrusal olableceğ gb doğrusal olmayablr. Aktvasyon fonksyonunun sürekl ve türev alınablr olması stenlen br durumdur[20-21] Tanjant Hperbolk Fonksyonu Bu fonksyon doğrusal olmayan, -1 ve 1 değerler arasında değer alan ve YSA çnde sonuca ulaģmak amacıyla kullanılmaktadır. Tanjant hperbolk fonksyonu aģağıdak denklem kullanır. f (v) e v e v e v e v 2.2. Sgmod Fonksyonu Bu fonksyon türev alınablen, doğrusal olmayan, 0 ve 1 değerler arasında değer alan ve YSA çnde çoğunlukla genelleme yapmak amacıyla kullanılmaktadır. Sgmod fonksyonu aģağıdak denklem kullanır. y (1) (2)

3 f (v) x x 1 1 e v (3) 2.3. Doğrusal Fonksyonu Bu fonksyon türev alınablen, doğrusal olan, 0 ve 1 değerler arasında değer alan ve YSA çnde sonuca ulaģmak amacıyla kullanılmaktadır. Doğrusal fonksyonu aģağıdak denklem kullanır. f (v) * v (4) Yapay nöronların brbrlerne çeģtl mmarlerle bağlanması le yapay snr ağları oluģmaktadır. ġekl-2 de 11 adet yapay nöronun brbrne bağlandığı ler yönlü çok katmanlı br YSA model görülmektedr. Bu mmarsnde ağ yapısı kullanılmıģtır. YSA mmarsnde grdlern ağa sokulduğu br grģ tabakası, grģ tabakasından gelen blglern Ģlenp çıkıģ katmanına letldğ br gzl tabaka bulunaktadır. ġeklde X değerler grd, Y değerler se çıktı değerlern göstermektedr. Bu örnekten anlaģılacağı üzere YSA yı oluģturan nöronlar stenlen sayıda düzenleneblmektedr. Fakat stenlen sonucun doğru br Ģeklde bulunablmes çn doğru mmary bulablmek önem arz etmektedr. Grd ve çıktı tabakalarında k nöron sayıları bell olduğu çn çözüm bekleyen sorun gzl katman sayısı ve her br gzl katmanda k nöron sayısının bulunmasıdır. Bu konu hakkında lteratürde kesn br yöntem bulunmamaktadır. Probleme göre değģen bu ntelkler deneme yanılma yoluyla bulunmaktadır. GrĢ Katmanı 1 2 Gzl Katman ÇıkıĢ Katmanı ġekl 2. Çok Katmanlı YSA yapısı YSA lar modeldek farklılıklara göre değģk karakterstk özellkler göstermesne karģın brkaç ortak özellğe sahptrler. Bu özellklerden lk, paralel çalışablme yeteneğdr. Yan, YSA lar brçok nörondan meydana gelr, bu nöronlar eģ zamanlı olarak çalıģırlar ve brçok karmaģık Ģlemler aynı anda yerne getrrler. Ġknc özellk se, ağ fonksyonunun non-lneer olablmesdr. Bu sayede ağ, ssteme grģ olarak verlen doğrusal olmayan verler çnde matematksel olarak doğru sonuçlar vereblmektedr. Üçüncü özellk genelleme yeteneğdr. Dğer br deyģle ağ yapısının eğtm esnasında kullanılan nümerk blglerden eģleģtrmey sağlayan ağırlık değerlern en özgü olanları çıkarması ve böylelkle eğtm sırasında kullanılmayan baģka grdler çnde çeģtl cevaplar oluģturmasıdır. Dördüncü özellk sayısal ortamda tasarlanan YSA nın donanımsal olarak gerçekleyeblmesdr. y 1 y 2 y 3 YSA lar baģlıca; tahmn, sınıflandırma, modelleme, kontrol sstemler ve optmzasyon alanlarında kullanılır. Havacılıkta, uçuģ smülasyonunda ve otomatk plot uygulamalarında, Güvenlk sstemlernde, parmak z tanıma, yüz eģleģtrme ve retna tanımada, Otomotv sektöründe, otomatk yol tanıma ve sürüģ analzlernde; Tıpta; EEG (Elektro-Enselo Graf), EKG (Elektro Kardyo Graf) ve MR (Manyetk Rezonans) sstemlernde; Savunma sanaynde, hedef seçme, radar sstemlernde, snyal ve görüntü Ģlemede; Dl blmnde, sözcük tanıma Ģlemlernde sıklıkla kullanılmaktadır. III. Ġġ KAZASI ĠÇĠN YSA TAHMĠN MODELĠ Genel olarak Ģ kazalarının tek br denen yoktur, brçok faktörün brbrler le etkleģmler netcesnde meydana gelmektedr. ÇalıĢanların yorgun ve dkkatsz olması, aģırı yük kaldırma, tezgâhların emnyet tedbrlernn yeternce olmaması, yetksz kģlern çalıģtırılması, yetersz ve uygun olmayan makne ve koruyucu teçhzat kullanılması, düzensz ve dağınık Ģyer ortamı, chazların gerekl bakımlarının yapılmaması, gerekl uyarı Ģaret ve yazılarının konmamıģ olması, letģm eksklğ gb brçok etken kazalara neden olmaktadır. Ancak kazaya etk eden bütün parametrelern br model üzernde toplanması çoğu zaman mümkün olmamaktadır. Ayrıca, modeln pratk olarak kullanılablrlğ açısından da uygun değldr. Bundan dolayı gelģtrlecek olan modeln bast ve güvenlr olması arzu edlmektedr. Bu nedenle Türkye çn gelģtrlen kaza tahmn modellernde, model parametres olarak, kazalarla doğrudan lģkl olduğu düģünülen şyer ve sgortalı çalışan sayıları kullanılmıģtır. Bu k parametreye at verlere kolay ulaģılablmes ve gelģtrlen modeln br fabrkaya br bölgeye at değl de tüm ülkey kapsayan genel br model olması da dğer terch sebeplerdr. Bu çalıģmada kullanılan ve Tablo-1 de verlen, yıllarını kapsayan Ģyer sayısı, zorunlu sgortalı sayısı, Ģ kazası sayısı, Ģ kazası sonucu ölen kģ sayısı ve sürekl Ģ göremezlk sayılarına at olan verler Sosyal Güvenlk Kurumu (SGK) statstk yıllıklarından çıkarılmıģtır. YSA le kaza model tahmn edlrken brçok farklı ağ mmars denenmģ ve ġekl 3 te verlen ağ mmarsnn bu çalıģma çn uygun olduğu görülmüģtür. Aktvasyon fonksyonu olarak brnc katmanda tanjant sgmod, knc katmanda se doğrusal fonksyonu kullanılmıģtır. Ağ tp olarak da ler beslemel ger yayılım algortması, öğrenme fonksyonu olarak tranlm, performans fonksyonu Sum Squared Error-SSE terch edlmģtr. ġeklde görüldüğü üzere grd parametres olarak sadece şyer sayısı ve sgortalı sayısı kullanılmıģ, kaza sayısı, ölü sayısı ve sürekl ş göremezlk sayısı tahmn edlmeye çalıģılmıģtır. Gzl Katman Grş Katmanı Çıkış Katmanı Sgortalı Sayısı İş Yer Sayısı ġekl 3. Türkye Ġçn YSA ĠĢ Kazası Modelne at Ağ Mmars

4 Gercek s kazas degerler Internatonal Journal of Engneerng Research and Development, Vol.5, No.1, January 2013 TABLO YILLARI ARASINDA TÜRKĠYE NĠN ZORUNLU SĠGORTALI, Ġġ YERĠ, Ġġ KAZASI, ÖLEN KĠġĠ, SÜREKLĠ Ġġ GÖREMEZLĠK ZORUNLU SĠGORTALI YILLAR Ġġ YERĠ Ġġ KAZASI SÜREKLĠ Ġġ Ġġ KAZASI SONUCU GÖREMEZLĠK ÖLEN KĠġĠ IV. TÜRKĠYE ĠÇĠN YSA TAHMĠN MODELLERĠNĠN UYGULAMA SONUÇLARI İş kazası, ş kazası sonucu ölüm vakası ve ş kazası sonucu sürekl ş göremezlk sayısı değerlernn tahmn çn üç farklı YSA model oluģturulmuģtur. Modellern etknlğn araģtırmak çn öncelkle ağımızı yılları arasındak verlerle eğterek, yılları arası çn İş kazası, ş kazası sonucu ölüm vakası ve ş kazası sonucu sürekl ş göremezlk sayıları tahmn yapıldı ve ulaģılan sonuç gerçek değerlerle kıyaslandı Gercek s kazas degerler Tahmn s kazas degerler ġekl 4 de Türkye çn yılları arasında YSA modelmzn tahmn ettğ Ģ kazası sayısı değerler le gerçek Ģ kazasın değerler verlmģtr ġekl 4. Türkye Ġçn YSA model tahmn Ģ kazası değerler

5 Gercek s kazas sonucu s goremezlk s kazas sonucu olum degerler Internatonal Journal of Engneerng Research and Development, Vol.5, No.1, January 2013 ġekl 5 de Türkye çn yılları arası YSA Modelnn tahmn ettğ ölümlü Ģ kazası sayısı değerler le gerçek ölümlü Ģ kazasın değerler verlmģtr. Hataların Karekökü (OKHK) ölçütler çnde değerlendrlerek Tablo 2 de verlmģtr s kazas sonucu olum degerler tahmn s kazas sonucu olum degerler OMYH OKHK OMH 1 n 1 o t *100 n o (5) 1 2 n o t (6) ( o t ) (7) ġekl 5. Türkye Ġçn YSA Model Tahmn Ölüm Vakası Değerler TABLO 2 Kaza modellerne at hata değerler ġekl 6 da Türkye çn yılları arası YSA Sürekl ĠĢ ĠĢ kazası Ölüm Modelmzn tahmn ettğ Ģ kazası sonucu sürekl Ģ Hata Kodu Göremezlk Tahmn Tahmn göremezlk değerler le gerçek Ģ kazası sonucu sürekl Ģ Tahmn göremezlk değerler verlmģtr. OMYH 3,24 6,21 7,55 OKHK OMH Gercek s kazas sonucu s goremezlk Tahmn s kazas sonucu s goremezlk Hata değerler ncelendğnde YSA modellern uygun olduğu görülmüģtür. V. TÜRKĠYE ĠÇĠN KAZA SENARYOLARI Tablo 2 de hata değerler verlen YSA modellernn 2025 yılına kadar olan tahmnler çn kullanılması uygun görülmüģ ve farklı 3 senaryo le tahmnler yapılmıģtır. Senaryo 1 de zorunlu sgortalı sayısı ve Ģyer sayısı çn yılları arası ortalama artıģ mktarının %50 s, senaryo 2 de ortalama artıģ mktarının %100 ü, senaryo 3 de se %150 s alınmıģtır ġekl 6. Türkye Ġçn YSA Model Tahmn Sürekl ĠĢ Göremezlk Değerler Öngörülen bu oranlar Senaryo 1 de zorunlu sgortalı sayısı çn %2,5 ve Ģ yer sayısı çn %3,3 olarak; Senaryo 2 de zorunlu sgortalı sayısı çn %5,15 ve Ģyer sayısı çn %6,59 olarak; Senaryo 3 de se zorunlu sgortalı sayısı çn %7,73 ve Ģyer sayısı çn %9,89 olarak belrlenmģtr. Modellern performansları Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Ortalama Karesel

6 YILLAR (SENARYO-1) TABLO YILLARI ARASINDA YSA MODELĠ ĠLE TÜRKĠYE NĠN ZORUNLU SĠGORTALI, Ġġ YERĠ, Ġġ KAZASI, ÖLEN KĠġĠ, SÜREKLĠ Ġġ GÖREMEZLĠK TAHMĠNLERĠ ZORUNLU SĠGORTALI Ġġ YERĠ Ġġ KAZASI Ġġ KAZASI SONUCU ÖLEN KĠġĠ SÜREKLĠ Ġġ GÖREMEZLĠK ġekl 7. Türkye Ġçn Önerlen 1. Senaryo Dâhlnde ĠĢ Kazası Tahmnler. ġekl 9. Türkye Ġçn Önerlen 1. Senaryo Dâhlnde ĠĢ Kazası Sonucu Sürekl ĠĢ Göremezlk Tahmnler. YSA modelyle 1. senaryoya göre yapılan tahmn çalıģmasında Tablo 3 te görülen sonuçlar elde edlmģtr. Bu tabloya göre ülkemzde önümüzdek yıllarda Ģ kazası, Ģ kazası sonucu ölüm ve Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk sayılarında artıģlar olacağı görülmektedr. ġekl 8. Türkye Ġçn Önerlen 1. Senaryo Dâhlnde Ölümlü ĠĢ Kazası Tahmnler. ġekl 7 ncelendğnde tahmn Ģ kaza sayısı değerler artıģ eğlmnde olduğu görülmektedr yılı Ģ kazası sayısı 2010 yılına göre % 42 oranında artarak sayısına ulaģacağı tahmn edlmģtr. ġekl 8 ncelendğnde 2025 yılında Ģ kazası sonucu ölüm sayısı 2010 yılına göre % 49 oranında artarak 2161 sayısına ulaģacağı tahmn edlmektedr. ġekl 9 ncelendğnde 2025 yılında Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk sayısı 2010 yılına göre % 226 gb çok yüksek br oranında artarak 6450 sayısına ulaģacağı tahmn edlmektedr.

7 (SENARYO 2) TABLO YILLARI ARASINDA YSA MODELĠ ĠLE TÜRKĠYE NĠN SĠGORTALI, Ġġ YERĠ, Ġġ KAZASI, ÖLEN KĠġĠ, SÜREKLĠ Ġġ GÖREMEZLĠK TAHMĠNĠ YILLAR Ġġ KAZASI ZORUNLU SĠGORTALI SÜREKLĠ Ġġ Ġġ YERĠ Ġġ KAZASI SONUCU ÖLEN GÖREMEZLĠK KĠġĠ Tahm n s kazas degerler Tahmn surekl s goremezlk degerler ġekl 10. Türkye Ġçn Önerlen 2. Senaryo Dâhlnde ĠĢ Kazası Tahmnler. ġekl 12. Türkye Ġçn Önerlen 2. Senaryo Dâhlnde ĠĢ Kazası Sonucu Sürekl ĠĢ Göremezlk Tahmnler Tahmn olumlu s kazas degerler YSA modelyle 2. senaryoya göre yapılan tahmn çalıģmasında Tablo 4 te görülen sonuçlar elde edlmģtr. Bu tabloya göre ülkemzde önümüzdek yıllarda Ģ kazası, Ģ kazası sonucu ölüm ve Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk sayılarında artıģlar olacağı görülmektedr ġekl 11. Türkye Ġçn önerlen 2. Senaryo dâhlnde ölümlü Ģ kazası tahmnler ġekl 7 ncelendğnde tahmn Ģ kaza sayısı değerler artıģ eğlmnde olduğu görülmektedr yılı Ģ kazası sayısı 2010 yılına göre % 85 oranında artarak sayısına ulaģacağı tahmn edlmģtr. ġekl 8 ncelendğnde 2025 yılında Ģ kazası sonucu ölüm sayısı 2010 yılına göre % 42 oranında artarak 2057 sayısına ulaģacağı tahmn edlmektedr. ġekl 9 ncelendğnde 2025 yılında Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk sayısı 2010 yılına göre % 129 gb çok yüksek br oranında artarak 4537 sayısına ulaģacağı tahmn edlmektedr.

8 (SENARYO 3) TABLO YILLARI ARASINDA YSA MODELĠ ĠLE TÜRKĠYE NĠN SĠGORTALI, Ġġ YERĠ, Ġġ KAZASI, ÖLEN KĠġĠ, SÜREKLĠ Ġġ GÖREMEZLĠK TAHMĠNĠ YILLAR ZORUNLU SĠGORTALI Ġġ YERĠ Ġġ KAZASI Ġġ KAZASI SONUCU ÖLEN KĠġĠ SÜREKLĠ Ġġ GÖREMEZLĠK Tahmn s kazas degerler 4500 Tahmn surekl s goremezlk degerler ġekl 13. Türkye Ġçn önerlen 3. Senaryo dâhlnde Ģ kazası tahmnler Tahm n olum lu s kazas degerler ġekl 14. Türkye Ġçn önerlen 3. Senaryo dâhlnde ölümlü Ģ kazası tahmnler 2500 ġekl 15. Türkye Ġçn önerlen 3. Senaryo dâhlnde Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk tahmnler YSA modelyle 3. senaryoya göre yapılan tahmn çalıģmasında Tablo 5 te görülen sonuçlar elde edlmģtr. Bu tabloya göre ülkemzde önümüzdek yıllarda Ģ kazası, Ģ kazası sonucu ölüm ve Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk sayılarında artıģlar olacağı görülmektedr. ġekl 7 ncelendğnde tahmn Ģ kaza sayısı değerler artıģ eğlmnde olduğu görülmektedr yılı Ģ kazası sayısı 2010 yılına göre % 110 oranında artarak sayısına ulaģacağı tahmn edlmģtr. ġekl 8 ncelendğnde 2025 yılında Ģ kazası sonucu ölüm sayısı 2010 yılına göre % 68 oranında artarak 2434 sayısına ulaģacağı tahmn edlmektedr. ġekl 9 ncelendğnde 2025 yılında Ģ kazası sonucu sürekl Ģ göremezlk sayısı 2010 yılına göre % 121 gb çok yüksek br oranında artarak 4379 sayısına ulaģacağı tahmn edlmektedr. VI. SONUÇLAR Bu çalıģmada YSA kullanılarak Türkye çn Ģ kazası, Ģ kazası sonucu ölüm vakası ve Ģ kazası sonucu sürekl Ģ

9 göremezlk sayılarını tahmn eden üç farklı model [15] Delen D, Sharda R, Besson M. Identfyng sgnfcant predctors of gelģtrlmģtr. Her 3 kaza modellern gelģtrrken değģken njury severty n traffc accdents usng a seres of artfcal neural networks Accdent Analyss and Preventon Vol.38, No.3, pp , olarak zorunlu sgortalı sayısı, Ģyer sayısı, Ģ kazası sayısı, Ģ 2006 kazası sonucu ölen kģ sayısı ve Ģ kazası sonucu oluģan [16] Akgungor A P, Dogan E. Estmatng road accdents of Turkey based on sürekl Ģ göremezlk sayı kullanılmıģtır. YSA kaza regresson analyss and artfcal neural network approach Advances n modellernde farklı ağ mmarler denenmģ ve ağ [17] Doğan E. ve Akgüngör A.P., Trafk kazaları ve sonuçlarının yapay snr ağları le ncelenmes Kırıkkale Örneğ 8.UlaĢtırma Kongres, , mmarsnn en uygun mmar olduğu görülmüģtür. Eylül/Ekm 2009 Ġstanbul. Performans analz sonucunda YSA nın y br kaza tahmn [18] Doğan E., Regresyon Analz ve Yapay Zekâ YaklaĢımı le Türkye ve model olarak kullanılableceğ görülmüģtür. En y Seçlen Bazı Büyük Ġller çn Trafk Kaza Tahmn Modeller K.Ü Fen performansa sahp model tespt etmek çn OMYH, OKHK ve Blmler Ensttüsü, YayınlanmamıĢ Yüksek Lsans Tez, [19] Akgüngör A.P. ve Doğan E., Yapay Snr Ağları ve Genetk Algortma OMH değerler Tablo 2 de hesaplandı. Türkye çn ön YaklaĢımı Ġle Ġstanbul Metropolüne At Kaza Tahmn Modeller, görülen senaryolarla 2025 yılına kadar yapılan tahmnler Blmde Modern Yöntemler Sempozyumu, BMYS 2008, , 15- ncelendğnde Ģ kazası sayısında, ölümlü Ģ kazası sayısında 17 Ekm 2008, EskĢehr ve sürekl Ģ göremezlkle sonuçlanan kaza sayılarında artıģ [20] Saray U., Lüy M.,Çam E., Amasya l çn Yapay Snr Ağları le Rüzgar Hızı Tahmn Elektrk Elektronk Mühendslğ Günler olacağı Tablo 3. Tablo 4. ve tablo 5. de öngörülmektedr. Bldrler Ktabı, Sayfa Eylül-1 Ekm 2011, Ankara Türkye nn zorunlu sgortalı sayısının ve Ģ yer sayısının [21] Lüy M., Saray U., Wnd speed estmaton for mssng wnd data wth ortalama artıģ eğlm le arttığı varsayıldığında 2025 yılında zorunlu sgortalı sayısı 21 bnlerde, Ģ yer sayısının da 5 three dfferent backpropagaton algorthms Energy Scence and Research Vol 29(2): pp , 2012 bnlerde olacağı tahmn edlmektedr. Bu değerlerdek artıģlarda Ģ kazalarının, ölümlü Ģ kazalarının ve sürekl Ģ göremezlkle sonuçlanan kazaların artacağını bze göstermektedr. Bu durumda Ģ kazalarının ve sonuçlarının önüne geçeblmek çn Ģ yerlernde ĠĢ güvenlğ plan ve poltkaların tekrar revze edlerek kararlı br Ģeklde uygulanması gerekmektedr. VII. KAYNAKLAR [1] Sosyal Güvenlk Kurumu, ĠĢ kazası statstkler, [2] Goldberg D., The desgn of nnovaton lessons from genetc algorthms, lessons fort he real world Techno Forecast Socal Change vol 64 (1), [3] ġensoy E Z., Nonlneer Lojstk Regresyon ve Uygulaması, Marmara Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Matematk Ana Blm Dalı yüksek Lsans Tez,s 93, Ġstanbul 2009 [4] [5] Murat Y S and Ceylan H., Use of Artfcal Neural Networks for Transport Energy Demand Modelng, Energy Polcy Vol34(17). Pp , [6] Cho Y.C. An ARIMA Modelng: A Case Study of Turkey, Energy Polcy, Vol 35, No 2,pp , 2007 [7] Chou Y.C. An artfcal network-based expert system for apprasal of two-car crash accdents Accdent Analyss and Preventon Vol.38, No.4, pp , 2006 [8] Akgüngör, A P, Doğan E, An artfcal ntellgent approach to traffc accdent estmaton; Model development and applcaton Transport, Vol.24 No,2 pp ,2009 [9] Akgüngör A. P. ve Doğan E., Farklı Yöntemler Kullanılarak GelĢtrlen Trafk Kaza Tahmn Modeller ve Analz; Int. J. Eng. Research & Development, Vol.2, No.1 January 2010 [10] Önal S, Yapay Snr ağları Metodu le Kızılırmak Nehrnn Akım Tahmn, Süleyman Demrel Ünverstes Fen blmler Ensttüsü Yapı eğtm Ana Blm Dalı Yüksek Lsans Tez, s129, Isparta 2009 [11] Comancu D. and Meer P., Mean Shft Analyss and Applcatons, IEEE Internatonal Conference on Computer Vson, pp , [12] ġen, Z, Yapay Snr Ağları, Su Vakfı Yayınları, Ġstanbul s183, 2004 [13] Mussone L, Ferrar A, Oneta, M. An analyss of urban collson usng an artfcal ntellgence model Accdent Analyss and Preventon, Vol.3, No.8, pp , 1999 [14] Abdelwahab H T, Abdel-Aty M A. Development of artfcal neural network models to predct drver njury severty n traffc accdent at sgnalzed ntersecton Transportaton Research Record 1746, pp.6-13, 2001

Türkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini

Türkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini International Journal of Engineering Research and Development, Vol.4, No., January 202 46 Türkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini Hüseyin Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale

Detaylı

Türkiye de İş Kazalarından Kaynaklanan Ölüm ve Sürekli İş Göremezlik Vakalarının Regresyonla Tahmini

Türkiye de İş Kazalarından Kaynaklanan Ölüm ve Sürekli İş Göremezlik Vakalarının Regresyonla Tahmini Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi International Journal of Engineering Research and Development Cilt/Volume :8 Sayı/Issue:2 Haziran/June 2016 http://ijerad.kku.edu.tr Araştırma Makalesi

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini Tarım Blmler Araştırma Dergs 3 (): 45-5, 00 ISSN: 308-3945, E-ISSN: 308-07X, www.nobel.gen.tr Yapay Snr Ağı ve Bulanık-Yapay Snr Ağı Yöntemler Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmn Özgür KIŞI Selcan AFŞA

Detaylı

SİLİS DUMANI KATKILI BETONLARIN ÇARPMA DAYANIMININ YAPAY SİNİR AĞI İLE BELİRLENMESİ

SİLİS DUMANI KATKILI BETONLARIN ÇARPMA DAYANIMININ YAPAY SİNİR AĞI İLE BELİRLENMESİ ISSN:1306-3111 e-journal of New World Scences Academy 2008, Volume: 3, Number: 1 Artcle Number: A0046 NATURAL AND APPLIED SCIENCES CIVIL ENGINEERING Receved: June 2007 Accepted: December 2007 2008 www.newwsa.com

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Makine Öğrenmesi 6. hafta Makne Öğrenmes 6. hafta Yapay Snr Ağlarına Grş Tek katmanlı YSA lar Algılayıcı (Perceptron) Aalne (Aaptve Lnear Elemen Byolojk Snr Hücres Byolojk snrler ört ana bölümen oluşmaktaır. Bunlar: Denrt, Akson,

Detaylı

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ Hande ERKAYMAZ, Ömer YAŞAR Karabük Üniversitesi / TÜRKĠYE herkaymaz@karabuk.edu.tr ÖZET : Bu çalıģmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ile hava sıcaklığının tahmini

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

CuEEG: EEG Verilerinin Hızlı İşlenmesi için GPU Tabanlı Bir Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processing of EEG Data

CuEEG: EEG Verilerinin Hızlı İşlenmesi için GPU Tabanlı Bir Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processing of EEG Data ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa CuEEG: EEG Verlernn Hızlı İşlenmes çn GPU Tabanlı Br Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processng

Detaylı

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ Yednc lusal Kmya Mühendslğ Kngres, 5-8 ylül 26, Anadlu Ünverstes, skşehr 6 OZ DRJAN ÜRİM SİSİNDKİ PÜSKÜRMLİ KRMA ÜNİSİND KSRJİ ANALİZİ GÜLSÜN BKAŞ*, FİRZ BALKAN ge Ünverstes Kmya Mühendslğ Bölümü, 351,

Detaylı

PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ

PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ Necla ÖZKAYA Şeref SAĞIROĞLU Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Ercyes Ünverstes, 38039, Talas, Kayser Gaz Ünverstes,

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

Ankara da Ölçülen Yıllık Maksimum YağıĢların Bölgesel Frekans Analizi*

Ankara da Ölçülen Yıllık Maksimum YağıĢların Bölgesel Frekans Analizi* GOÜ, Zraat Fakültes Dergs, 20, 28(), 6-7 Ankara da Ölçülen Yıllık Maksmum YağıĢların Bölgesel Frekans Analz* Alper Serdar ALI Fazlı ÖZTÜK Ankara Ünverstes Zraat Fakültes Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü,

Detaylı

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Fak YNAM stanbul Teknk Ünverstes stanbul Teknk Ünverstes ÖZET Trafk kazaları, ülkemz gündemn sürekl olarak gal eden konularıdan brdr. Üzernde çok

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ

YAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ YAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ Yalçın Kaplan 1 Umut Saray 2 Cem Emeksiz 3 Yakup Osman YeĢilnacar 4 Sadık Önal 5 Volkan Karaca 6 1) Sahil Güvenlik Komutanlığı,

Detaylı

Sinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini

Sinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini Snrsel Bulanık Sstemler İle Trafk Gürültüsünün Tahmn Ahmet Tortum Yrd. Doç. Dr.,Atatürk Ünverstes,Mühendslk Fakültes,İnşaat Bölümü,Erzurum E-posta : atortum@ataun.edu.tr Yasn Çodur Arş.Gör., Atatürk Ünverstes,Mühendslk

Detaylı

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The

Detaylı

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR RüĢtü YAYAR * Süleyman Serdar KARACA ** Ahmet TURKUT ***

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

Saccharomyces cerevisia Maya Hücresinin Büyüme Eğrisinin ANFIS ile Modellenmesi

Saccharomyces cerevisia Maya Hücresinin Büyüme Eğrisinin ANFIS ile Modellenmesi 06 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Scence 3-5 ovember 06 (ISITES06 Alanya/Antalya - Turkey) Saccharomyces cerevsa Maya Hücresnn Büyüme Eğrsnn AFIS le Modellenmes

Detaylı

G.1. : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp. : Öz Düzenleyici Haritalar Kullanilarak Diken Dalgalarin Analizi. Yay nlanan Kitapç k.

G.1. : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp. : Öz Düzenleyici Haritalar Kullanilarak Diken Dalgalarin Analizi. Yay nlanan Kitapç k. G.1 Yazarlar : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp Ba l k : Öz Düzenley Hartalar Kullanlarak Dken Dalgalarn Analz Yay nlanan Ktapç k : Genç Blm nsanlar le Beyn Byofz II. Çal tay, Izmr / Turkey, 21-23 ubat2008

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi

Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi Karacğer mkrodz kanser versnn sınıflandırılması çn genetk algortma kullanarak ANFIS n eğtlmes Bülent Haznedar 1*, Mustafa Turan Arslan 2, Adem Kalınlı 3 ÖZ 21.06.2016 Gelş/Receved, 30.11.2016 Kabul/Accepted

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak

Detaylı

İZOLE SİNYALİZE KAVŞAKLARDAKİ ORTALAMA TAŞIT GECİKMELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ

İZOLE SİNYALİZE KAVŞAKLARDAKİ ORTALAMA TAŞIT GECİKMELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ T.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İZOLE SİNYALİZE KAVŞAKLARDAKİ ORTALAMA TAŞIT GECİKMELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ Özgür BAŞKAN Yüksek Lsans Tez DENİZLİ-2004 İZOLE SİNYALİZE

Detaylı

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı * İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının

Detaylı

OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE ÖZELLİK NOKTALARININ TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI

OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE ÖZELLİK NOKTALARININ TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 007 : 13 : 1 : 911

Detaylı

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

Detaylı

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü

Detaylı

Betül BektaĢ Ekici Accepted: October 2011. ISSN : 1308-7231 bbektas@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

Betül BektaĢ Ekici Accepted: October 2011. ISSN : 1308-7231 bbektas@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Scences Academy 211, Volume: 6, Number: 4, Artcle Number: 1A24 ENGINEERING SCIENCES Receed: July 211 Betül BektaĢ Ekc Accepted: October 211 U. Teoman Aksoy Seres :

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAREKÂT ARAŞTIRMASI ANA BİLİM DALI ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ DOKTORA TEZİ Hazırlayan Al Rıza BOZBULUT

Detaylı

Türkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi

Türkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi 43 Türkye dek Bnalara Yönelk Soğutma Yükü Hesabı çn Web Tabanlı Yazılım Gelştrlmes Development of a Web-Based Software For Buldng Coolng Load Calculatons n Turkey Yrd. Doç. Dr. M. Azm AKTACİR / Yrd. Doç.

Detaylı

TRAFİK İŞARETLERİNİN HOUGH DÖNÜŞÜMÜ VE DVM KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING HOUGH TRANSFORM AND SVM

TRAFİK İŞARETLERİNİN HOUGH DÖNÜŞÜMÜ VE DVM KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING HOUGH TRANSFORM AND SVM TRAFİK İŞARETLERİNİN HOUGH DÖNÜŞÜMÜ VE DVM KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING HOUGH TRANSFORM AND SVM Emrah ONAT SDT - Space & Defence Technologes A.Ş. emrahonat@yahoo.com

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

İl Özel İdareleri ve Belediyelerde Uygulanan Program Bütçe Sistemi ve Getirdiği Yenilikler

İl Özel İdareleri ve Belediyelerde Uygulanan Program Bütçe Sistemi ve Getirdiği Yenilikler İl Özel İdareler ve Beledyelerde Uygulanan Program Bütçe Sstem ve Getrdğ Yenlkler Hayrettn Güngör Mehmet Deınrtaş İlk 2 Mayıs 1990 gün ve 20506 sayılı, kncs 19 Şubat 1994 gün ve 2 ı 854 sayılı Resm Gazete'de

Detaylı

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Neonatal Tetanozun Dağılımının Belirlenmesinde Kullanımı

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Neonatal Tetanozun Dağılımının Belirlenmesinde Kullanımı TAF Preventve Medcne Bulletn, 2009: 81 Araştırma/Research Artcle TAF Prev Med Bull 2009; 81:59-68 Coğraf Blg Sstemlernn Neonatal Tetanozun Dağılımının Belrlenmesnde Kullanımı [Usng Geographc Informaton

Detaylı

ISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ

ISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ ISSN:1306-3111 e-journal o New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0174 Kadir Günoğlu ENGINEERING SCIENCES Betül Mavi Received: November 2010 Ġskender Akkurt Accepted:

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

Detaylı

YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE BİTKİ YAPRAK İMGELERİNDE PAS HASTALIKLARININ TESPİTİ. Emrullah ACAR

YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE BİTKİ YAPRAK İMGELERİNDE PAS HASTALIKLARININ TESPİTİ. Emrullah ACAR T.C DİCLE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE BİTKİ YAPRAK İMGELERİNDE PAS HASTALIKLARININ TESPİTİ Emrullah ACAR YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn

Detaylı

Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı

Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu çn Optmzasyon Yaklaşımı Optmzaton Approach to the nmzaton of Interference Between Terrestral, Ar and pace Based Communcaton ystems

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:

Detaylı

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com

Detaylı

Communication Theory

Communication Theory Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası, 15. Türye Harta Blmsel ve Ten Kurultayı, 5 8 Mart 015, Anara. SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Leyla ÇAKIR*

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Endüstr Mühendslğ Anablm Dalı Elf ÖZGÖRMÜŞ Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan MUTLU Ağustos, 2007 DENİZLİ

Detaylı

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Cemal HANİLÇİ

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Cemal HANİLÇİ T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ Cemal HANİLÇİ YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BURSA-2007 T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Türkiye de Zeytin Sıkma Tesislerinin Karlılığı ve Etkinliği: Ege Bölgesi Örneği 1

Türkiye de Zeytin Sıkma Tesislerinin Karlılığı ve Etkinliği: Ege Bölgesi Örneği 1 Yıldıztekn ve Tuna Araştırma Makales (Research Artcle) Akın F.OLGUN M. Metn ARTUKOĞLU 3 Hakan ADANACIOĞLU 4 Ege Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü 35100 Bornova/İzmr., e-posta: akn.olgun@ege.edu.tr

Detaylı