TY  - JOUR
TI  - Derin öğrenme tabanlı model ile bir olayın sonraki olma zamanının tahmini
AB  - Bazı olayların olmadan önce olma zamanının tahmin edilebilmesine yönelik çalışmalar uzun yıllardır devam etmektedir. Böylelikleolay ortaya çıktığında meydana gelecek zararı minimuma indirmek veya elde edilecek faydayı maksimum yapmak amaçlanır. Birmüşterinin sonraki davranışının tahmini, doğal afetlerin sonraki olma zamanının tahmini, belirli bir zaman aralığında gelecek talepsayısının tahmini gibi çok farklı alanlarda sonraki olayların tahminine yönelik çalışmalar giderek artmaktadır. Ancak, literatürdesuçların ve acil çağrıların meydana gelmeden önce, sonraki olma zamanının ve olay türünün tahminine yönelik başarılı sonuç verenbir çalışma bulunmamaktadır. Suç analizi, tehdit altındaki bölgelerin güvenliğini sağlamayı, suç işlenme oranını azaltmayı vekolluk kuvveti gücünden tasarruf etmeyi amaçlayan bir araştırma alanıdır. Suçun işlendikten kısa süre sonra çözümlenmesineyönelik çalışmalarda güncel teknolojilerin kullanımıyla yüksek başarı elde edilmektedir. Benzer şekilde acil çağrı analizi ileçağrılara yanıt süresi kısaltılmakta ve kaynak kullanımı optimize edilmektedir. Bu çalışmada, suç ve acil çağrı analizine yönelikderin öğrenme tabanlı bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model ile suç işlenmeden önce ve acil çağrı gelmeden önce birsonraki olma zamanı tahmin edilmektedir. Geliştirilen model ile elde edilen sonuçlar, istatistiksel zaman serisi tahminlemeyöntemlerinden olan ARIMA ile kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, geliştirilen derin öğrenme tabanlımodelin ileriye dönük zaman tahmininde ARIMA’dan daha başarılı olduğunu göstermiştir.
AU  - UTKU, Anıl
AU  - Akcayol, M. Ali
DO  - 10.2339/politeknik.620613
PY  - 2021
JO  - Politeknik Dergisi
VL  - 24
IS  - 1
SN  - 1302-0900
SP  - 1
EP  - 15
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/417831
ER  -