- Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 9 Issue: 16
- RECURRENT NEURAL NETWORK BASED MODEL DEVELOPMENT FOR WHEAT YIELD FORECASTING
RECURRENT NEURAL NETWORK BASED MODEL DEVELOPMENT FOR WHEAT YIELD FORECASTING
Authors : Halit Çetiner, Burhan Kara
Pages : 204-218
Doi:10.54365/adyumbd.1075265
View : 29 | Download : 7
Publication Date : 2022-04-14
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışmada 1980-2020 yılları arasında Konya ilinin aylık yağış, nem ve sıcaklık verileri, buğday üretim miktarı ve buğday verimlilik verileri kullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak Recurrent Neural Network (RNN) tabanlı algoritmalar olan (Gated Recurrent Units) GRU ve Long Short Term Memory (LSTM) yöntemleri ile buğday verimlilik tahmini yapılmıştır. Gerçekleştirilen GRU tabanlı model ile buğday verimliliği tahmin performansları incelendiğinde R2 puan, MSE, RMSE, MAE ve MAPE değerleri için sırasıyla 0.9550, 0.0059, 0.0280, 0.0623, 7.45 değerleri elde edilmiştir. RNN tabanlı bir diğer yöntem olan LSTM yöntemiyle elde edilen performans sonuçlarında ise R2 puan, MSE, RMSE, MAE ve MAPE değerleri için sırasıyla 0.9667, 0.0054, 0.0280, 0.0614, 7.33 değerleri elde edilmiştir. LSTM yöntemi, GRU yönteminden daha iyi sonuçlar vermesine rağmen LSTM yönteminin eğitim modelleme süresi GRU yönteminden daha fazla sürmüştür.Keywords : Buğday verimi, buğday üretimi, GRU, LSTM, regresyon analizi