Elektronik izleme sisteminin planlanmasında yeni bir hibrit tahmin modelinin geliştirilmesi ve uygulaması

Şüpheli, sanık ve hükümlülerin elektronik haberleşme yöntemleri ile toplum içinde izlenmesini, gözetim ve denetim altında tutulmasını, mağdurun ve toplumun korunmasını destekleyen elektronik izleme sistemleri, gelişmiş ülkelerde ortaya konulan ve gittikçe yaygınlaşan cezaların infazlarında kullanılan bir teknolojidir. Elektronik izleme sistemleri ile hükümlülerin toplum içinde cezalarının infazı gerçekleştirilirken aynı zamanda denetimli serbestliğinde etkili şekilde uygulanmasına da katkıda bulunur. Günümüzde, gelişmiş ülkelerin yanında gelişmekte olan ülkelerde de suç oranları giderek artmakta olduğu gözlemlenmektedir. Elde edilen bulgular doğrultusunda, bazı ülkelerin bu sistemi cezanın daha etkin bir şekilde infaz edilmesi için kullanmakta olduğu, bazı ülkelerin ise ekonomik açıdan hapis cezasına alternatif bir sistem olarak kullanıldığı gözlemlenmiştir. Bu teknolojinin gelişmekte olan ülkeler arasında yer alan Türkiye'de de kullanımı ve önemi gün geçtikçe artış göstermektedir. Bu sistemler, cezaların infazı ve suçla mücadelede önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışması, güncel bir çalışma alanı olan elektronik izleme sistemlerinin planlaması ve sistem alt yapısının öngörüsü için hassas bir tahmin modelinin geçmiş yükümlü verisine göre analizini oluşturmaktır. Bu kapsamda Türkiye Cumhuriyeti Adalet Bakanlığı'na bağlı Ceza ve Tevkifevleri Genel Müdürlüğü bünyesinde yer alan Denetimli Serbestlik Daire Başkanlığı'na bağlı Elektronik İzleme Şube Müdürlüğü tarafından 2013-2021 yılları arasında izlenen 56.611 kişiden elde edilen veriler kullanılarak elektronik izleme sistemlerindeki aktif yükümlü sayısını kısa dönemli olarak tahmin için hibrit model oluşturulmuştur. Bu model sayesinde Türkiye'deki elektronik izleme sistemlerinin gelişimi gözlenerek ihtiyaç duyulacak ekipmanların planlanması ve optimal sistem yönetiminin sağlanabilmesi hedeflenmiştir. Tez çalışması kapsamında yenilikçi bir tahmin modeli olarak CEEMDAN-Kernel-Meta-ELM hibrit modeli önerilmiş ve elde edilen veriler bu model kullanılarak uygulanmıştır. Önerilen modelin performansı güncel derin öğrenme metotlarının yanı sıra geleneksel metotlar ve hibrit metot ile de karşılaştırılarak sunulmuştur. Gerçeklenen modellerin ilk aşamada öncelikle geçmiş verilerle olan ilişkisi ortaya konulmuştur. İkinci aşamada ise CEEMDAN ayrıştırma metodu ile alt bileşenlerine ayrılan veriler ile tahmin modeli performansı iyileştirilmiştir. Her bir alt bileşen Kernel tabanlı Meta-ELM tahmin modeline uygulanmıştır. Tüm modellerin performansı Matlab yazılım ortamında kodlanmış olup, hata performans metrikleri ve Taylor diyagramı ile istatistiksel olarak tablolar ve grafikler halinde sunulmuş ve karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.