Yapay sinir ağlarının kriz anlarında baltık kuru yük endeksini tahminleme performansı

Bu çalışmada kuru yük ve konteyner taşımacılığında navlun fiyatlandırma da önemli bir etken olan Baltık Kuru Yük Endeksi'nin (BDI) bugüne kadar yaşanmış olan Covid-19 pandemisi ve 2008 global krizi zamanlarındaki davranışını üç Yapay Sinir Ağ modeli ile incelenip metrik değerlerine bakılarak hangi modelin kriz zamanlarında öngörü için daha uygun olduğu hakkında bulgulara yer verilecektir. Kıyaslama için seçilen modeller 1D-CNN, CRNN, LSTM modellerdir. Tüm modeller eğitilirken değer kaybına göre erken durdurma sağlanacak şekilde 200 iterasyonla eğitime sokulmuştur. Her üç modelde iki farklı veri seti için iki farklı bölünme için 10 kez eğitilmiştir ve çıkan sonuçlar doğrultusunda tahminleme için en iyi model önerilmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, ANN, LSTM, CRNN,1D-CNN, BDI, Tahminleme Danışman: Dr. Öğr. Üyesi, Ender Gürgen, İşletme Anabilim Dalı, Mersin Üniversitesi, Mersin