Edirne ilinin ayçiçeği üretim miktarının makine öğrenme yöntemleriyle tahmini

Son yıllarda Türkiye'de en önemli yağ bitkisi olan ayçiçeği üretiminin az, tüketimin çok olması nedeniyle ihtiyacı karşılamak için yurt dışından satın alma yoluna gidilmektedir. Ancak ayçiçeği ithalatında dünyada baş gösteren salgın hastalıklar, doğal afetler ve savaşlardan dolayı zorluklar yaşanmaktadır. Özellikle yağ ihtiyacının karşılanması noktasında ayçiçeğine olan ihtiyacın sürekli karşılanabilmesi için ayçiçeği üretim miktarının doğru olarak tahmin edilmesi gerekiyor ki uygun miktarlarda ithal edilebilsin. İthalat miktarının çok olması fazla stok oluşmasına, az olması talebin karşılanamamasına neden olacaktır. Bu çalışmada ayçiçeği üretim miktarını tahmin etmek amacıyla niceliksel tahmin yöntemlerinin yerine makine öğrenmesi yöntemlerinden yararlanması amaçlanmaktadır. Çünkü makine öğrenmesi yöntemleri veriler arasındaki bilinmeyen veya modellenmesi zor olan ilişkilerin kolayca belirleyebilme ve eksik verilerle tahmin yapabilme özelliklerine sahiptir. Çalışmada makine öğrenme yöntemlerinden Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS), Yapay Sinir Ağları (YSA), doğrusal regresyon ve karar ağacından yararlanılmıştır. ANFIS yöntemi hızlı öğrenme kapasitesine ve uyum yeteneğine sahip olması nedeniyle kullanılmıştır. YSA yöntemi ise sadece karşılaştırma için sunulmuştur. ANFIS modelinin öğrenme kabiliyetini arttırmak amacıyla K-ortalamalar algoritması ile girdi değişkenlerinin üyelik fonksiyon sayıları belirlenmiştir. ANFIS, YSA, doğrusal regresyon, karar ağacı modellerinde ekilen alan büyüklüğü, nem, sıcaklık, güneşlenme süresi ve yağış miktarı gibi kriterlere göre ayçiçeği üretim miktarı tahmin edilmesi sağlanmıştır. Edirne bölgesinde bu modeller uygulanmış ve en az hata (MSE) değerini ANFIS yöntemi vermiştir. Böylece ANFIS modeli ile girdilerin değişen miktarına göre gelecek yılların üretim miktarı tahmin edilebilecektir.