ÜÇÜNCÜ PARTİ LOJİSTİK PLATFORMUNDA TALEP TAHMİNİ İÇİN DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI Ayşe ZEYBEL PEKÖZ T.C. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÜÇÜNCÜ PARTİ LOJİSTİK PLATFORMUNDA TALEP TAHMİNİ İÇİN DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI Ayşe ZEYBEL PEKÖZ 0000-0002-7537-4790 Doç. Dr. Tülin İNKAYA (Danışman) YÜKSEK LİSANS TEZİ FEN BİLİMLERİ ANABİLİM DALI BURSA – 2021 Her Hakkı Saklıdır TEZ ONAYI Ayşe ZEYBEL PEKÖZ tarafından hazırlanan “ÜÇÜNCÜ PARTİ LOJİSTİK PLATFORMUNDA TALEP TAHMİNİ İÇİN DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI” adlı tez çalışması aşağıdaki jüri tarafından oy birliği ile Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı’nda YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak kabul edilmiştir. Danışman : Doç. Dr. Tülin İNKAYA Başkan : Doç. Dr. Tülin İNKAYA İmza 0000-0002-6260-0162 Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı Üye : Doç. Dr. Aytaç YILDIZ İmza 0000-0002-0729-633X Bursa Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı Üye : Doç. Dr. Duygu YILMAZ EROĞLU İmza 0000-0002-7730-2707 Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı Yukarıdaki sonucu onaylarım Prof. Dr. Hüseyin Aksel EREN Enstitü Müdürü ../../…. B.U.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü tez yazım kurallarına uygun olarak hazırladığım bu tez çalışmasında; − tez içindeki bütün bilgi ve belgeleri akademik kurallar çerçevesinde elde ettiğimi, − görsel, işitsel ve yazılı tüm bilgi ve sonuçları bilimsel ahlak kurallarına uygun olarak sunduğumu, − başkalarının eserlerinden yararlanılması durumunda ilgili eserlere bilimsel normlara uygun olarak atıfta bulunduğumu, − atıfta bulunduğum eserlerin tümünü kaynak olarak gösterdiğimi, − kullanılan verilerde herhangi bir tahrifat yapmadığımı, − ve bu tezin herhangi bir bölümünü bu üniversite veya başka bir üniversitede başka bir tez çalışması olarak sunmadığımı beyan ederim. …/…/……… Ayşe ZEYBEL PEKÖZ TEZ YAYINLANMA FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI BEYANI Enstitü tarafından onaylanan lisansüstü tezin/raporun tamamını veya herhangi bir kısmını, basılı (kâğıt) ve elektronik formatta arşivleme ve aşağıda verilen koşullarla kullanıma açma izni Bursa Uludağ Üniversitesi’ne aittir. Bu izinle Üniversiteye verilen kullanım hakları dışındaki tüm fikri mülkiyet hakları ile tezin tamamının ya da bir bölümünün gelecekteki çalışmalarda (makale, kitap, lisans ve patent vb.) kullanım hakları tarafımıza ait olacaktır. Tezde yer alan telif hakkı bulunan ve sahiplerinden yazılı izin alınarak kullanılması zorunlu metinlerin yazılı izin alınarak kullandığını ve istenildiğinde suretlerini Üniversiteye teslim etmeyi taahhüt ederiz. Yükseköğretim Kurulu tarafından yayınlanan “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” kapsamında, yönerge tarafından belirtilen kısıtlamalar olmadığı takdirde tezin YÖK Ulusal Tez Merkezi / B.U.Ü. Kütüphanesi Açık Erişim Sistemi ve üye olunan diğer veri tabanlarının (Proquest veri tabanı gibi) erişimine açılması uygundur. Tülin İnkaya Ayşe Zeybel Peköz Tarih Tarih İmza İmza Bu bölüme kişinin kendi el yazısı ile okudum Bu bölüme kişinin kendi el yazısı ile okudum anladım yazmalı ve imzalanmalıdır. anladım yazmalı ve imzalanmalıdır. ÖZET Yüksek Lisans Tezi ÜÇÜNCÜ PARTİ LOJİSTİK PLATFORMUNDA TALEP TAHMİNİ İÇİN DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI Ayşe ZEYBEL PEKÖZ Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Doç. Dr. Tülin İNKAYA Küresel tedarik zincirleri, COVID-19 pandemisinde ülkeler arası seyahat ve ticari faaliyetlere getirilen kısıtlamalar ile dönemsel karantinalardan büyük ölçüde etkilenmektedir. Bu kapsamda en çok etkilenen sektörlerden biri olan lojistik sektöründe değişen talebin doğru ve hızlı bir şekilde tahmini işgücü ve kaynak planlamalarının etkin bir şekilde yapılması açısından önem arz etmektedir. Bu tezde, COVID-19 pandemi döneminde bir üçüncü parti lojistik platformu için talep tahmini problemi ele alınmıştır. Platformun Haziran 2020-Şubat 2021 tarihleri arasındaki sevkiyat verisi, tek değişkenli zaman serisi olarak incelenmiştir ve derin öğrenme tabanlı bir talep tahmini modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen tahmin modeli, evrişimli sinir ağı (CNN) yönteminin öznitelik çıkarma özelliği ile uzun kısa dönem hafıza (LSTM) ağının zaman serisindeki uzun dönemli bağımlılıkları yakalama özelliğini birleştirmektedir ve hibrit CNN-LSTM olarak adlandırılmaktadır. Hibrit CNN-LSTM modelinin performansı istatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Her yöntem için uygun parametre değerlerinin belirlenmesi için deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, hibrit CNN-LSTM yöntemi ile yüksek tahmin doğruluğu elde edildiği görülmüştür. Hibrit CNN-LSTM modeli ile talebin doğru tahmin edilmesi lojistik sektöründe müşteri memnuniyetinin arttırılması ve kaynak planlamasının etkin yapılmasına katkı sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Üçüncü parti lojistik, talep tahmini, derin öğrenme, uzun kısa dönem hafıza, evrişimli sinir ağları, zaman serisi 2021, viii + 171 sayfa. i ABSTRACT MSc Thesis DEEP LEARNING APPROACHES FOR DEMAND FORECASTING IN A THIRD- PARTY LOGISTICS PLATFORM Ayşe ZEYBEL PEKÖZ Bursa Uludağ University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Tülin İNKAYA Global supply chains are greatly affected by the restrictions on the international freight and commercial activities and periodic quarantines during the COVID-19 pandemic. In this context, it is important to estimate the changing demand in the logistics sector, which is one of the most affected sectors in terms of effective workforce and resource planning. In this thesis, the demand forecasting problem for a third-party logistics platform is discussed during the COVID-19 pandemic period. The platform's shipment data between June 2020 and February 2021 were analyzed as a univariate time series problem, and a deep learning-based demand forecasting model was developed. The developed hybrid CNN-LSTM prediction model combines the property of the feature extraction for the convolutional neural network (CNN) with the property of capturing the long-term dependencies in the time series for the long short-term memory (LSTM) network. The performance of the hybrid CNN-LSTM model was compared with the statistical, machine learning and deep learning methods. Experimental studies were carried out to determine the appropriate parameter values for each method. As a result of the experimental studies, it was seen that the high estimation accuracy was obtained with the hybrid CNN-LSTM method. This accurate estimation of demand with the hybrid CNN-LSTM model will contribute to the logistics industry by increasing the customer satisfaction and performing effective resource planning. Key words: Third party logistics, demand forecasting, deep learning, long short-term memory, convolutional neural networks, time series 2021, viii+ 171 pages. ii ÖNSÖZ ve TEŞEKKÜR Öncelikle bu tez çalışmasının yoktan var olmasını sağlayan ve tez yazma sürecimde elinden gelen tüm desteği her an veren, beni enerjisiyle hep motive eden danışman hocam sayın Doç. Dr. Tülin İnkaya’ya sonsuz teşekkürlerimi sunuyorum. Beni yetiştirip büyüten, eğitim hayatım boyunca hep motive eden, sınavlarıma benimle çalışan ve bugünlere gelmemi sağlayan annem Nurcan Zeybel ve yüksek lisans sürecinde kaybettiğim daimî destekçim rahmetli babam Selim Zeybel’e bana olan katkıları için minnettarım. Yüksek lisans sürecimle beraber büyüyen kızım Ece Peköz ve eşim Erkan Peköz’e bana olan destek ve inançları için çok teşekkür ederim. Tez yazma aşamasında beni hep motive edip, gece gündüz demeden yardım eden sevgili abim Dr. Görkem Saygılı’ya da özel bir teşekkürümü bu tezle sunuyorum. Yüksek lisansa başlamam konusunda beni cesaretlendirip destek veren ve araştırma konusu hakkında fikir veren sayın yöneticim Burakhan Yalçın’a ve uzmanlıklarını paylaşan iş arkadaşlarıma da ayrıca teşekkürlerimi sunuyorum. Pandemi öncesi aynı sıraları paylaştığım tüm dönem arkadaşlarıma, dostlukları, destekleri için çok teşekkürler. Bir özel teşekkür de bana deneyimleri ile ışık tutan arkadaşım Begüm Erol’a paylaşmak istiyorum. Kendi çalışmalarının arasında bana vakit ayırıp fikir vermesi benim için değerliydi. Son olarak bu tezimi kızım Ece Peköz’e ve rahmetli babam Selim Zeybel’e adıyorum. Ayşe ZEYBEL PEKÖZ 12/10/2021 iii İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET……………………………………………………………………………………..i ABSTRACT ……………………………………………………………………………..ii ÖNSÖZ ve TEŞEKKÜR .................................................................................................. iii SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ ....................................................................... v ŞEKİLLER DİZİNİ ......................................................................................................... vii ÇİZELGELER DİZİNİ .................................................................................................. viii 1. GİRİŞ…………….. ...................................................................................................... 1 2. KAYNAK ARAŞTIRMASI ......................................................................................... 3 2.1. İstatistiksel Yöntemlerin Kullanıldığı Çalışmalar ...................................................... 4 2.2. Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanıldığı Çalışmalar ...................................... 5 2.3. Derin Öğrenme Yöntemlerinin Kullanıldığı Çalışmalar ............................................ 6 3. MATERYAL ve YÖNTEM .......................................................................................... 9 3.1. Materyal ..................................................................................................................... 9 3.2. Yöntem………… ..................................................................................................... 10 3.2.1. Basit hareketli ortalama......................................................................................... 10 3.2.2. Basit üstel düzeltme .............................................................................................. 11 3.2.3. Doğrusal regresyon ............................................................................................... 11 3.2.4. Otoregresif bütünleşik hareketli ortalama ............................................................. 12 3.2.5. K en yakın komşu yöntemi ................................................................................... 12 3.2.6. Regresyon ağacı .................................................................................................... 13 3.2.7. Rassal orman ......................................................................................................... 14 3.2.8. Destek vektör regresyon ........................................................................................ 15 3.2.9. Yapay sinir ağları .................................................................................................. 16 3.2.10. Evrişimli sinir ağları ............................................................................................ 19 3.2.11. Tekrarlayan sinir ağları ....................................................................................... 20 3.2.12. Uzun kısa dönem hafıza ...................................................................................... 21 3.2.13. Önerilen çözüm yaklaşımı................................................................................... 23 4. BULGULAR ve TARTIŞMA ..................................................................................... 25 4.1. Performans Metrikleri .............................................................................................. 25 4.2. Hiperparametrelerin Belirlenmesi ............................................................................ 25 4.3. Sayısal Sonuçlar ....................................................................................................... 34 4.4. Tartışma ……………………………………………………………………………38 5. SONUÇ……………. .................................................................................................. 40 KAYNAKLAR ............................................................................................................... 42 EKLER…………….. ...................................................................................................... 47 EK 1 İstatistiksel Yöntemlerin Deneysel Sonuçları …………………………………….48 EK 2 Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Deneysel Sonuçları………………………… 49 EK 3 MLP Yönteminin Deneysel Sonuçları…………………………………………….50 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları……………………………………………54 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları…………………………………………..87 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları…………………………………...149 ÖZGEÇMİŞ…………………………………………………………………………...171 iv SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ Simgeler Açıklama 𝛼 Düzeltme faktörü b Sabit değer 𝑏𝑓 f. sapma 𝑏𝑑𝑖 d. katmanın i. özniteliğinin sapması 𝛽 Evrişim çekirdeği (kernel) 𝛽𝑗 j. bağımsız değişkenin regresyon katsayısı 𝑐𝑚 Regresyon ağacı m. tahmin değeri ε Hata 𝜀𝑡 t. dönemdeki hata (𝑡) 𝑓𝑖 t zamanı i hücresi için unutma kapısı 𝑓(𝑥𝑖) Regresyon ağacında her bölünen birimin tahmin değeri fonksiyonu (𝑡) 𝑔𝑖 LSTM’de t zamanı i hücresi girdi kapı birimi (𝑡) ℎ𝑖 LSTM’de t zamanı i hücresi çıktısı k Hareketli ortalamadaki dönem sayısı K K en yakın komşuluk yöntemindeki komşu sayısı 𝑀𝑘 Girdi grafik seti 𝑁𝐾(𝑥) x’in K komşuluk kümesi q Basit hareketli ortalama modelinin derecesi (𝑡) 𝑞𝑖 LSTM t zamanı i hücresi çıktı kapısı 𝑅𝑚 Regresyon ağacında bölünen m. bölge s Regresyon ağacının kesme noktası (𝑡) 𝑠𝑖 LSTM t zamanı i hücresi iç durumu 𝜙(. ) Aktivasyon fonksiyonu σ Sigmoid aktivasyon fonksiyonu 𝜃𝑞 Basit hareketli ortalama modelinin tahmin edilecek parametreleri 𝑈𝑓 LSTM’de f. girdi ağırlığı 𝑊𝑓 Unutma kapıları için tekrar eden ağırlık 𝑥𝑛𝑘 k. evrişim katmanının, n. öznitelik grafiği 𝑗 𝑋𝑖 j. bağımsız değişkenin i. gözlem değeri 𝑥𝑖 Regresyon ağacı i. gözlem değeri 𝑋𝑡 t. test nesnesi 𝜉𝑖 i. düzeltme faktörü 𝑦𝑖 i. nesnenin sınıf etiketi 𝑌𝑡 t. döneme ait gözlem değeri ?̂?𝑡+1 t+1 dönemine ait tahmin değeri 𝑦𝑘 k. tam bağlantılı katmanın çıktısı 𝑦𝑛𝑘 CNN tam bağlantılı katmanın çıktı fonksiyonu 𝜑𝑝 AR modelinin parametre kümesi v Kısaltmalar Açıklama AdaBoost Uyarlanabilir Güçlendirme (Adaptive Boosting) ADAM Uyarlanabilir Moment Tahmini (Adaptive Moment Estimation) ARIMA Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (Auto-Regressive Integrated Moving Average) CNN Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Network) COVID-19 2019 Koronovirüs Salgını (Coronavirus Disease of 2019) D Devir ELM Aşırı Öğrenme Makinesi (Extreme Learning Machine) eLMF-DL Derin Öğrenmeyi Kullanan Etkili Lojistik Yönetim Çerçevesi (Efficient Logistics Management Framework using Deep Learning) F Filtre G Girdi HS Hücre Sayısı K Kernel KNN K En Yakın Komşuluk Yöntemi (K Nearest Neighboor) LSTM Uzun Kısa Dönem Hafıza (Long Short Term Memory) MAE Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error) MLP Çok Katmanlı İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağı (Multi Layer Perceptron) MSE Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error) NLP Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing) ÖO Öğrenme Oranı PSO Parçaçık Sürü Optimizasyonu (Particule Swarm Optimization) RELU Doğrultulmuş Lineer Birim (Rectified Linear Unit) RMSE Ortalama Karesel Hataların Karekökü (Root Mean Squared Error) RNN Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Network) S Seyreltme SAE Yığılmış Otomatik Kodlayıcı (Stacked Autoencoder) SARS Ağır Akut Solunum Sendromu (Severe Acute Respiration Syndrome) SES Basit Üstel Düzeltme (Simple Exponantial Smoothing) SGD Stokastik Azalan Gradyan (Stochastic Gradient Descent) SVR Destek Vektör Regresyon (Support Vector Regression) YB Yığın Boyutu YSA Yapay Sinir Ağları 3PL Üçüncü Parti Lojistik Şirketleri (Third Party Logistics) 3PFL Üçüncü Parti Nakliye Lojistik Şirketleri (Third Party Forwarding Logistics) vi ŞEKİLLER DİZİNİ Sayfa Şekil 2.1. Fortune 500 şirketlerinin üçüncü parti lojistik hizmeti kullanım oranları ...... ..3 Şekil 3.1. Verinin zamana göre dağılımı………………………………………………..10 Şekil 3.2. Yapay bir sinir hücresi…………………………………………..…………...17 Şekil 3.3. Tekrarlayan sinir ağları yapısı ……………………………………………….21 Şekil 3.4. LSTM hücresi blok diyagramı……………………………………………….22 Şekil 3.5. Hibrit CNN-LSTM modelinin mimarisi……………………………..………24 Şekil 4.1. CNN-LSTM’de ortalama RMSE değerinin devir sayısına göre değişimi…...32 Şekil 4.2. CNN-LSTM’de ortalama RMSE değerinin filtre sayısına göre değişimi…….32 Şekil 4.3. CNN-LSTM’de LSTM katmanındaki hücre sayısına göre ortalama RMSE değerinin değişimi………………………………………………………...…33 Şekil 4.4. CNN-LSTM’de devir sayısına göre kayıp fonksiyonunun değerleri (MSE) ………………………………………………………………………….....…33 Şekil 4.5. RMSE performans kriterine göre tahmin yöntemlerinin sıralaması…………36 Şekil 4.6. MAE performans kriterine göre tahmin yöntemlerinin sıralaması…………..36 Şekil 4.7. CNN, LSTM ve hibrit CNN-LSTM yöntemlerinin tahmin değerlerinin gerçek değerler ile karşılaştırılması………………………………………………….37 Şekil 4.8. İstatistiksel yöntemlerin tahmin değerlerinin gerçek değerler ile karşılaştırılması ……………………………………………...……………...38 vii ÇİZELGELER DİZİNİ Sayfa Çizelge 3.1. Öznitelikler ve açıklamaları………………………………………………...9 Çizelge 4.1. Eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri ………………………………….26 Çizelge 4.2. İstatistiksel yöntemlerin parametre değerleri. ............................................. 26 Çizelge 4.3. Makine öğrenmesi yöntemlerinin hiperparametre değerleri………………27 Çizelge 4.4. Derin öğrenme yöntemlerinin hiperparametre değerleri............................. 30 Çizelge 4.5. Tahmin yöntemlerinin test verisi ile karşılaştırılması ................................. 35 viii 1. GİRİŞ Günümüzde globalleşme ve artan rekabetle beraber şirketler müşterilerine en iyi hizmeti sunma yarışı içerisindedirler. Bunu yaparken ürünlerini istenen zamanda ve miktarda minimum maliyetle müşterilerine ulaştırmaya çalışırlar. Lojistik ve tedarik zinciri, bu döngüde en önemli rollerden birini üstlenmektedir. Üretim yapan şirketler büyük oranda ülke içi ve uluslararası sevkiyat faaliyetlerini üçüncü parti lojistik şirketlerine (Third Party Logistics- 3PL) devretmeye başlamışlardır. Üçüncü parti lojistik şirketlerinin araç, insan, depo gibi kaynaklarını planlayabilmek adına hızlı ve doğru talep tahmini yapmaya ihtiyacı vardır. 2019 yılının son aylarında başlayıp tüm dünyayı etkisi altına alan COVID-19 pandemisi müşteri taleplerini ciddi ölçüde etkilemektedir ve lojistik sektörü de bu etkiden payını almıştır. Üretim yapan firmalar, artan COVID-19 vakalarından dolayı iş gücü kaybına uğramıştır. Üretimdeki bu dalgalanmalar ve kesintiler hammadde ya da bitmiş ürün dağıtımı yapan lojistik şirketleri için talepteki belirsizliğin artmasına neden olmuştur. Aynı zamanda COVID-19 sebebiyle yaşanan kapanmalar ve kısıtlamalar, ülkeler arası sevkiyat yapan araçların sınırlarda uzun bekleme sürelerine maruz kalmasına yol açmıştır ve lojistik akışlar sekteye uğramıştır. Bu nedenle, bu tezde COVID-19 pandemi sürecinde üçüncü parti lojistik sektöründe faaliyet gösteren bir firmadaki talep tahmini problemi ele alınmıştır. Gelişen teknoloji ile lojistik firmaları büyük miktardaki verilerin işlenmesinde yapay zeka tekniklerini kullanmaktadır (Barua ve ark. 2020). Yapay zeka teknikleri verideki karmaşık örüntülerin öğrenilmesini sağlamaktadır. Derin öğrenme yöntemleri yapay zekanın bir alt sınıfı olup çok katmanlı sinir ağları temelli yaklaşımlardır. Özellikle büyük veride yüksek tahmin doğruluğu elde etmeleri nedeniyle görüntü işleme, ses tanıma ve doğal dil işleme gibi problemlerin çözümünde tercih edilmektedir. Bu tezde, güçlü yönleri nedeniyle lojistik sektöründe talep tahmini için derin öğrenme tabanlı bir talep tahmini modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen tahmin modeli, derin öğrenme yaklaşımlarındaki öznitelik çıkarma özelliği ile zaman serisindeki uzun dönemli 1 bağımlılıkları yakalama özelliğini birleştiren hibrit bir modeldir. Geliştirilen modelin performansı istatistiksel tahmin yöntemleri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. 2 2. KAYNAK ARAŞTIRMASI Tedarik Zinciri Yönetimi Profesyonelleri Konseyi’nin (Council of Supply Chain Management Professional) tanımına göre lojistik yönetimi; müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla malların, hizmetlerin ve bilginin üretim noktasından tüketim noktasına kadar olan çift yönlü akışının ve depolanmasının etkin ve verimli bir şekilde planlandığı, uygulandığı ve kontrol edildiği; tedarik zinciri yönetiminin bir parçasıdır. Lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde üçüncü parti lojistiği bir kuruluşun dağıtım, depolama ve elleçleme hizmetlerini dış kaynak olarak kullanmak için üçüncü taraf işletmeleri kullanmasıdır (Karahan 2003). Armstrong ve ortakları araştırma şirketinin yayınladığı istatistiklere göre dünyanın önde gelen ilk beş, üçüncü parti lojistik şirketinin 2019 yılı brüt lojistik gelirleri yaklaşık 107,7 milyar US $’dır. Bu da üçüncü parti lojistik sektöründeki büyümeye işaret etmektedir. Şekil 2.1’de Fortune beş yüz şirketlerinin üçüncü parti lojistik hizmeti kullanım oranları verilmiştir. Şekil 2.1. Fortune 500 şirketlerinin üçüncü parti lojistik hizmeti kullanım oranları Şekil 2.1’e göre ilk 100’deki şirketlerin 2008’den 2019’a 3PL kullanım oranı %93’ten %99’a yükselmiştir. İlk beş yüz şirketin geneline bakıldığında 3PL kullanım oranlarında %77’den %92’ye doğru bir yükseliş olmuştur (Burnson 2020). Bu ciro ve sektör yüzdeleri üçüncü parti lojistik şirketleriyle ilgili yapılan çalışmaların önemini göstermektedir. 3 Lojistik talep tahmini konusunda yapılan literatür araştırması sonucunda bu alandaki çalışmalar, kullanılan yönteme göre üç başlıkta incelenmiştir: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemleri. İstatistiksel yöntemler başlığında basit üstel düzeltme (Simple Exponantial Smoothing - SES), regresyon analizi ve otoregresif bütünleşik hareketli ortalama (Autoregresive Integrated Moving Average - ARIMA) gibi yöntemler yer almaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri başlığında destek vektör makineleri, rassal orman, karar ağacı gibi yöntemler kullanılmaktadır. Derin öğrenme yöntemleri başlığında ise evrişimli sinir ağları (Convolutional Neural Network- CNN), uzun kısa dönem hafıza (Long Short-Term Memory - LSTM) gibi yöntemler bulunmaktadır. 2.1. İstatistiksel Yöntemlerin Kullanıldığı Çalışmalar İstatistiksel yöntemlerin kullanıldığı çalışmalardan biri karayolu taşımacılığındaki alt yapı çalışmalarının belirlenmesi için Yin ve Chen (2007) tarafından yapılan karayolu taşıması tahmin modelidir. Bu çalışmada basit hareketli ortalama ve gri teori birleştirilmiştir. Gri teorinin eksikliği tarihsel verilere eşit ağırlık vermesidir. Eğer ilk değerler yanlışsa tahmin sonucunun yanlış olmasına sebebiyet verebilir. Bunu iyileştirmek için makalede veriler düzeltme özelliklerinin iyileştirilmesi için dönüştürülmüştür. Ağır akut solunum sendromu (Severe Acute Resporitory Syndrome- SARS) salgını etkisinden dolayı veride olabilecek değişimler bu şekilde düzeltilmiştir. Önerilen model 2005 yılı toplam yolcu hacmini %2.57 hata ile tahmin etmiştir. Türkiye’de hava yolu taşımacılığında trafik yoğunluğunun tahmin edilmesi için Önder ve Kuzu (2014) tarafından yapılan bir başka çalışmada hareketli ortalama, basit üstel düzeltme, Brown tek parametreli doğrusal üstel düzeltme, Brown ikinci derece üstel düzeltme, Holt iki parametreli doğrusal üstel düzeltme ve zaman serilerinin bileşenlere ayırma yöntemleri gibi klasik zaman serisi yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında toplam yolcu trafiği, toplam kargo trafiği, toplam uçak trafiği ve toplam ticari uçak trafiği olmak üzere dört hava trafik yoğunluğu parametresi incelenmiştir. Bileşenlerine ayırma yöntemi ile verideki mevsimsel değişiklikler, döngüsel varyasyonlar ve rastgele dalgalanmalar ortaya çıkartılmıştır. 4 Fattah ve ark. (2018) yaptıkları çalışmada bir yiyecek şirketi için talep tahminini zaman serisi yaklaşımlarından biri olan ARIMA yöntemiyle gerçekleştirmiştir. Tarih bazlı talep tahmini, tedarik zincirinde lojistik gibi aktivitelerin yönetimi için önemlidir. Box-Jenkins zaman serileri prosedürü kullanılarak birçok model oluşturulmuştur. Akaike, Schwarz ve Bayes bilgi kriterleri ile maksimum olasılık ve standart hata performans kriterleri kullanılarak ARIMA modeli seçilmiştir. 2.2. Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanıldığı Çalışmalar Makine öğrenmesi konusunda yapılan çalışmalar incelendiğinde, Moscoso-Lopez ve ark. (2016) yaptıkları çalışmada Ro-Ro ile Algeciras Limanına gelen taze gıdaların nakliye miktarını yapay sinir ağları (YSA) ve destek vektör regresyon (Support Vector Regression - SVR) yöntemlerini kullanarak bir haftalık zaman dilimi için tahmin etmiştir. Bu kapsamda yapay sinir ağlarındaki çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı (Multilayer Perceptron - MLP) kullanılmıştır. Bu iki yöntem yedi günlük talep tahmini için iyi performans göstermiştir, ancak SVR’ın o bölgenin Ro-Ro sebze akışlarını tahmin etmede YSA’dan daha iyi olduğu sonucu çıkartılmıştır. Yang ve ark. (2020) yaptıkları çalışmada bir limandaki ithalat ve ihracata yönelik lojistik talebini geri beslemeli sinir ağı ile tahmin etmiştir. Bu çalışmada öncelikle lojistik talebine etki eden faktörler şu şekilde belirlenmiştir: lojistik talep indeksi, sevkiyat modeli, ekonomik birleştirilmiş endüstriyel yapı, tüketim indeksi, değer büyüklüğü, kargo hacmi ve maliyet kategorisi. Ekonomik büyüme faktörü limandaki lojistik talebine en yüksek etki eden faktör olarak çıkmıştır. Yu ve ark. (2020) tarafından yapılan çalışmada kentsel lojistik talebinin tahmininde SVR parametrelerini optimize etmek için karınca kolonisi algoritması kullanılmıştır. Ekonomik büyüme faktörü, endüstriyel yapı, ticaret, gelir seviyesi, sabit değerler ve tüketici pazarı öznitelik olarak alınmıştır. Elde edilen sayısal sonuçlarda geliştirilen algoritmanın daha iyi sonuç verdiği ortaya konmuştur. 5 2.3. Derin Öğrenme Yöntemlerinin Kullanıldığı Çalışmalar Derin öğrenme konusunda yapılan çalışmalar incelendiğinde, lojistik talebinin tahmini konusunda Xia ve ark. (2016) bir çalışma yapmıştır. Bu çalışmada bölgesel ekonomik ve sosyal gelişme faktörlerini göz önünde bulunduran bir lojistik talep indeks sistemi kurulmuş ve topluluk tabanlı gri sinir ağı tahmin modeli önerilmiştir. Bu model, gri teori ve geri beslemeli sinir ağını birleştirir, bu iki modelden çıkan doğrusal ağırlıkların tahmin çıktıları nihai bir değer üretir. Gri sistem teorisinin az veriyle çalışmadaki kolaylığı ve geri beslemeli sinir ağlarının kendi öğrenme, kendini adapte etme, genelleştirme ve doğrusal olmayan modellere uyumu sayesinde bu entegre çözüm tek başına gri sistem ve geri beslemeli sinir ağına göre daha iyi sonuçlar vermektedir. Yuan ve ark. (2018) yaptıkları çalışmada lojistik talebinin tahmini için gri model ve yığılmış otomatik kodlayıcıyı (Stacked Auto-encoder - SAE) birleştirerek gri derin sinir ağı çözümü önermiştir. Bunu yaparken öncelikle birçok gri model orijinal veriyi işler, çıkan veri yığılmış otomatik kodlayıcı tahmin modeline girdi olur. Yığılmış otomatik kodlayıcının özelliği, bir otomatik kodlayıcının çıktısının diğer otomatik kodlayıcıya girdi olmasıdır. Yığılmış otomatik kodlayıcı önce etkili özniteliklerin çıkarımını yapar, sonrasında yer alan aşırı öğrenme makinesi (Extreme Learning Machine - ELM) talep tahmini yapar ve sonuç olarak model bir final tahmin değeri verir. Bu yöntem Brezilya’daki bir lojistik firmasının talep tahmini için kullanılmıştır ve bu yöntemle yapılan hibrit tahminin, gri sinir ağından daha iyi sonuç verdiği ortaya çıkmıştır. Gao ve ark. (2018) yaptıkları çalışmada Çin kemer ve yol işletmesine ait limandaki konteynır hacimlerinin tahmini için tekrarlayan sinir ağı (Recurrent Neural Network - RNN) türü olan LSTM yöntemini kullanmıştır. 2013-2016 yılları arası eğitim verisi olarak alınırken 2017 yılı test için kullanılmıştır. LSTM, bir insanın yaptığı tahmine göre daha iyi sonuç çıkarmıştır. Ren ve ark. (2020) yaptıkları çalışmada sınır ötesi e-ticaretle ilgili üçüncü parti nakliye lojistik hizmet sağlayıcıların (Third-Party Forwarding Logictics - 3PFL) operasyonlarının servis kapasitesinin belirlenmesi için sıra bazlı CNN-LSTM modelini önermiştir. Bunun için öncelikle bölgesel talep tahmini yapılmıştır. Sonrasında elde edilen talep tahmini ile 6 lojistik merkezlerinin nerede kurulması ve hangi miktarda olması gerektiği hesaplanmıştır. Bu çalışma kapsamında parçacık sürü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization - PSO), ELM, ARIMA ve CNN-LSTM modeli kıyaslanmıştır. Sonuç olarak CNN-LSTM modelinin ARIMA ve PSO-ELM’den daha iyi sonuç verdiği ortaya çıkmıştır. Bousqaoui ve ark. (2021) yaptıkları çalışmada ARIMA, MLP, LSTM ve CNN yöntemlerini Fas’taki bir marketin talep tahmininde kullanmıştır. MLP’de, her biri 10 nöron içeren üç gizli katman vardır. Modelde doğrultulmuş lineer birim (RELU - Rectified Linear Unit) aktivasyon fonksiyonu ve ortalama karesel hata (MSE - Mean Squared Error) kayıp fonksiyonu kullanılmıştır. LSTM’de, 50 nöronlu bir gizli katman ve bir nöronlu çıktı katmanı vardır. MLP ve LSTM’de uyarlanabilir moment tahmini (Adaptive Moment Estimation - ADAM) optimizasyon algoritması kullanılmıştır. CNN’de ise kernel büyüklüğü iki olan ve 64 filtre büyüklüğü olan bir boyutlu evrişim katmanı sonrasında filtre büyüklüğü iki olan maksimum havuzlama katmanı, düzleştirme katmanı ve 50 nöronlu tam bağlantı katmanı kullanılmıştır. Sonuçlar, CNN’in LSTM’den daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Abosuliman ve Almagrabi (2021) e-ticaret şirketlerinin kullandığı 3. parti lojistik hizmet sağlayıcılar için lojistik talep tahmini yapan “derin öğrenme ile etkili lojistik yönetimi çerçevesi” (Efficient Logistics Management Framework using Deep Learning - eLMF- DL) yöntemini önermiştir. eLMF-DL yöntemi bir CNN-LSTM modelinden oluşmaktadır. Öncelikle çok değişkenli talep verisi bir zaman serisi olarak alınır, yapılan ön işlemler üç boyutlu girdi matrisini oluşturur ve derin CNN katmanlarına geçer. CNN ve maksimum havuzlama katmanında öncelikle istatistiksel evrişim yöntemi kullanılır. CNN katmanı, 128 filtreli gizli alt katmanlar içerir ve havuzlama alt katmanlarıyla birleştirilir. CNN’den çıkan veriler, LSTM katmanına aktarılır. Üç farklı veri seti üzerinden yapılan çalışmalarda tahmin doğrulukları yaklaşık %89-95 aralığında elde edilmiştir. Literatürde aynı veri setleriyle yapılan çalışmalara kıyasla eLMF-DL yapısının daha iyi sonuçlar verdiği belirtilmiştir. 7 Bu tez, COVID-19 pandemi sürecinde 3. parti lojistik talebinin tahmininde derin öğrenme yöntemlerinin bütünleşik kullanılması ile literatürdeki çalışmalardan farklılaşmaktadır. 8 3. MATERYAL ve YÖNTEM Bu bölümde tezde kullanılan veri kümesi ve yöntemler açıklanmaktadır. 3.1. Materyal Bu tezde, Fransa’da faaliyet gösteren üçüncü parti lojistik şirketine ait bir platformun 01.06.2020-12.12.2020 tarih aralığındaki sevkiyat verisi kullanılmıştır. Firma tedarikçilerden gelen hammadde ve yarı mamullerin sevkiyatını üreticilere gerçekleştirmektedir. Çalışmada yalnızca müşteriye sevkiyat yapılan çalışma günleri hesaba katılmıştır. 3PL platformu için geçmiş sevk talebinden yola çıkarak, gelecek dönemdeki sevkiyat hacimlerinin tahmini hedeflenmektedir. Tahmin değerlerinin işgücü, kamyon, depolama alanı gibi kaynakların ihtiyacını öngörmek için kullanılması planlanmaktadır. COVID-19 salgını sürecinde talebin doğru tahmin edilmesi amacıyla normalleşme sonrası talep verisi ele alınmıştır. Verideki öznitelikler Çizelge 3.1’de görülmektedir. Problem tek değişkenli zaman serisi olarak ele alınmıştır. Veri kümesinde 149 günlük veri bulunmaktadır. Çizelge 3.1. Öznitelikler ve açıklamaları Öznitelik adı Açıklaması Veri tipi Sevkiyat Tarihi Sevkiyatın yapıldığı tarih Tarih Hacim Elleçlenen toplam hacim miktarı (m3) Gerçek sayı Günlük talep hacimlerinin zamana göre dağılımı Şekil 3.1’de görülmektedir. Devam etmekte olan salgın süreci nedeniyle talepteki değişkenliğin yüksek olduğu gözlenmektedir. 9 Şekil 3.1. Verinin zamana göre dağılımı 3.2. Yöntem Bu tez çalışması kapsamında kullanılan yöntemler üç başlıkta gruplandırılmıştır: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemleri. İstatistiksel yöntemlerden basit hareketli ortalama yöntemi, basit üstel düzeltme yöntemi, doğrusal regresyon yöntemi ve otoregresif bütünleşik hareketli ortalama yöntemi verilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden k en yakın komşu yöntemi, regresyon ağacı, rassal orman ve destek vektör regresyon yöntemleri verilmiştir. Derin öğrenme yöntemleri olarak ise yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, uzun kısa dönem hafıza ağları ve önerilen hibrit CNN-LSTM yöntemi açıklanmıştır. 3.2.1. Basit hareketli ortalama Basit hareketli ortalama yönteminde son k döneme ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalaması alınarak bir sonraki dönemin tahmin değeri şu şekilde elde edilir (Hanke ve Wichern 2014). 𝑌 𝑌 𝑌 ?̂? = 𝑡 + 𝑡−1 + … + 𝑡−𝑘+1 𝑡+1 (3.1) 𝑘 Denklem 3.1’de 𝑌𝑡 t dönemine ait gözlem değeri, k hareketli ortalamadaki dönem sayısı ve ?̂?𝑡+1 t+1 dönemine ait tahmin değeridir. 10 3.2.2. Basit üstel düzeltme Basit üstel düzeltme yöntemi önceki tahminlere geometrik olarak azalan bir ağırlık vererek değişikliklere daha hızlı cevap veren bir yöntemdir. Kısa ve orta vadeli tahminlerde zaman serilerini tahmin etmek için kullanılmaktadır. Basit üstel düzeltme modeli Denklem 3.2’de tanımlanmıştır. ?̂?𝑡+1= 𝛼𝑌𝑡+(1 − 𝛼)?̂?𝑡, 0 <𝛼 ≤ 1, 𝑡 > 0. (3.2) Burada ?̂?𝑡+1 t+1 dönemi tahmini, ?̂?𝑡 t dönemi tahminidir. 𝑌𝑡 ise t dönemindeki gözlem değeridir. 𝛼 düzeltme faktörü olarak tanımlanmaktadır. Basit üstel düzeltme yönteminde α değerinin seçimi çok önemlidir ve değeri arttıkça güncel verilere daha fazla ağırlık verilmiş olur. 𝛼 değeri tahmin modelinde sıralı verilerin değişmesine tepki hızını gösterir. 3.2.3. Doğrusal regresyon Doğrusal regresyon yönteminde bağımlı değişken Y ile bağımsız değişken X’ler arasında doğrusal bir ilişki kurulur. Doğrusal regresyon modeli Denklem 3.3’te verilmiştir. ?̂?𝑖 = 𝛽0+ 𝛽1𝑋𝑖 + 𝛽 𝑋 2 2 𝑖 +…+𝛽𝑛𝑋 𝑛 𝑖 +ε (3.3) 𝑗 Doğrusal regresyon denkleminde 𝑌𝑖 bağımlı değişkenin i. gözlem değerini ve 𝑋𝑖 j. bağımsız değişkenin i. gözlem değerini ifade etmektedir. 𝛽𝑗 j. bağımsız değişkenin regresyon katsayısını, ε ise hatayı gösterir. Doğrusal regresyon varsayımları hatanın bağımsız olması, hatanın normal dağılıma uygun olması, ortalamasının sıfır ve varyansının sabit olmasıdır (Hanke ve Wichern 2014). Doğrusal regresyon katsayılarının tahmin edilmesi için kullanılan yöntemlerden birisi en küçük kareler yöntemi olup Denklem 3.4 ve 3.5’te hatanın en küçük kareler yöntemine göre hesaplanması yer almaktadır. 𝑗 𝐸𝐾𝐾(𝛽)= ∑𝑛 𝑛 2𝑖=1(𝑌𝑖 − (𝛽0 + ∑𝑗=1 𝛽𝑗 𝑋𝑖 )) (3.4) 11 𝜀𝑖 = 𝑌𝑖- ?̂?𝑖 (3.5) 3.2.4. Otoregresif bütünleşik hareketli ortalama Otogresif bütünleşik hareketli ortalama yöntemi (Autoregresive Integrated Moving Average - ARIMA) zaman serilerini tahmin etmekte sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Aynı zamanda Box-Jenkins modeli olarak da bilinmektedir. Birbirini izleyen gözlemler çoğunlukla zamansal bir bağımlılık gösterdiği için çoğunlukla üstel düzeltme yaklaşımı iyi sonuç göstermez (Montgomery 2008). ARIMA ise bu zamansal bağımlılığı dikkate alan bir yöntemdir. Otoregresif model (Autoregressive - AR) ve hareketli ortalamalar (Moving Average - MA) modellerinin birlikte kullanılmasıyla ARMA modeli ortaya çıkmaktadır. ARMA(p,q) modelleri Denklem 3.6’daki gibi ifade edilir (Montgomery 2008). 𝑦𝑡= 𝜑1𝑦𝑡−1+ 𝜑2𝑦𝑡−2 + … + 𝜑𝑝𝑦𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡 − 𝜃1𝜀𝑡−1 − 𝜃2𝜀𝑡−2 −…𝜃𝑞𝜀𝑡−𝑞 (3.6) Denklem 3.6’da yer alan 𝑦𝑡 t dönemindeki gözlem değerini, 𝜑𝑝 AR modelinin parametrelerini ve 𝜃𝑞 MA modelinin parametrelerini gösterir. AR modelinin derecesini p, MA modelinin derecesini q ve 𝜀𝑡 sıfır ortalamalı sabit varyanslı beyaz gürültü sürecini temsil eder (Çakan 2020). ARIMA modeli ise zaman serisini durağan hale getirmek için ham gözlemlerin farkının alınmasıyla oluşmaktadır. 3.2.5. K en yakın komşu yöntemi K en yakın komşu yöntemi (KNN) 1950’lerin başlarında ortaya atılmıştır (Han ve ark. 2012). Bu yöntemde karşılaştırma yoluyla öğrenme gerçekleşmektedir. Bir eğitim kümesinin d adet özelliği olsun. Her bir veri kaydı d boyutlu uzayda bir noktayı temsil eder. Yeni bir test verisi için çıktı değişkeni belirleneceği zaman KNN sınıflandırıcı, bu veri için uzaklık hesaplayarak en yakın K eğitim verisini belirler. Sonrasında K tane eğitim verisinin çıktı değişkenlerinin ortalaması alınır. Denklem 3.7’de 𝑁𝐾(𝑥) x’in K komşuluk kümesi, 𝑦𝑖 i. nesnenin çıktı değişkenidir. 12 1 ?̂?(x) = ∑𝑥 ∈𝑁 (𝑥) 𝑦𝑖 (3.7) 𝐾 𝑖 𝐾 KNN yönteminin olumsuz yönü eğitim kümesi büyük olduğunda uzaklık hesaplamaları nedeniyle hesap karmaşıklığının yüksek olmasıdır. Uzaklık ölçmek için kullanılan yöntemlerden birisi Öklid uzaklığıdır (Han ve ark. 2012). İki nesne arasındaki Öklid uzaklığı 𝑋1= (𝑥11, 𝑥12, …, 𝑥1𝑑) ve 𝑋2= (𝑥21, 𝑥22, …, 𝑥2𝑑) için Denklem 3.8’deki gibi hesaplanır. dist(𝑋1, 𝑋 𝑑 2 2) = √∑𝑖=1(𝑥1𝑖 − 𝑥2𝑖) (3.8) 3.2.6. Regresyon ağacı Karar ağacı sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılan bir yöntemdir ve sonuçların yorumlanması kolaydır. Karar ağacında iç düğümler (yaprak olmayan düğüm) öznitelik testlerini, dallar öznitelik testlerinin sonuçlarını ve yaprak düğümleri çıktı değişkeni tahminlerini gösterir (Han ve ark. 2012). Çıktı değişkeni kesikli veri ise karar ağacı, çıktı değişkeni sürekli veri ise regresyon ağacı kullanılmaktadır. Sınıflandırma ve regresyon ağacı (Classification and Regression Tree – CART) metodu ilk defa Breiman tarafından ortaya konmuştur (Breiman ve ark. 1994). Regresyon ağacının nasıl büyütüldüğü şöyle açıklanabilir. Verinin p girdi ve bir çıktıdan oluştuğu durumda, N adet gözlemin her biri (𝑥𝑖, 𝑦𝑖) şeklinde tanımlanmıştır. Burada 𝑥𝑖 = (𝑥𝑖1, 𝑥𝑖2, …, 𝑥𝑖𝑝), i=1, 2, 3 ,.., N olarak ifade edilir. Algoritma otomatik olarak bölme değişkenlerini, bölme noktalarını ve ağacın hangi şekilde bölüneceğini belirler. 𝑅1, 𝑅2, , . . , 𝑅𝑚 şeklinde M bölgeye bölündüğü durumda her bölgedeki çıktı değişkeni sabit bir 𝑐𝑚 olarak Denklem 3.9’daki gibi modellenir (Hastie ve ark. 2009). 𝑓(𝑥) = ∑𝑀𝑚=1 𝑐𝑚 𝐼(𝑥 ∈ 𝑅𝑚) (3.9) Eğer minimizasyon kriteri olarak ∑(𝑦𝑖 − 𝑓(𝑥𝑖)) 2 alındığında en iyi ?̂?𝑚, Denklem 3.10’daki gibi 𝑅𝑚 bölgesindeki 𝑦𝑖’lerin ortalamasıdır. 13 ?̂?𝑚 = ort (𝑦𝑖|𝑥𝑖 ∈ 𝑅𝑚) (3.10) Minimum kareler toplamı açısından en iyi ikili bölümü bulmak genellikle hesaplama açısından mümkün değildir. Dolayısıyla açgözlü bir algoritma kullanılabilir. Tüm veri ele alınarak, bir bölme değişkeni j ve bölme noktası s ile oluşan yarı-düzlem çifti Denklem 3.11’deki gibi tanımlanır. Sonrasında Denklem 3.12’yi çözen j bölme değişkeni ve s bölme noktası aranır. Herhangi bir j ve s seçeneği için iç minimizasyon problemi Denklem 3.13 ile çözülmektedir. (Hastie ve ark. 2009) 𝑅1(j, s) = {𝑋|𝑋𝑗 ≤ 𝑠} ve 𝑅2(j, s)= {𝑋|𝑋𝑗 > 𝑠} (3.11) 𝑚𝑖𝑛𝑗,𝑠= [𝑚𝑖𝑛 ∑ (𝑦 2 𝑐 𝑥 ∈𝑅 𝑖 − 𝑐1) + 𝑚𝑖𝑛𝑐 ∑𝑥 ∈𝑅 (𝑦𝑖 − 𝑐 2 2) ] (3.12) 1 𝑖 1(𝑗,𝑠) 2 𝑖 2(𝑗,𝑠) ?̂?1 = ort(𝑦𝑖|𝑥𝑖 ∈ 𝑅1(𝑗, 𝑠)) ve ?̂?2 = ort(𝑦𝑖|𝑥𝑖 ∈ 𝑅2(𝑗, 𝑠)) (3.13) Her bölme değişkeni için tüm girdiler taranarak en iyi (j, s) çifti belirlenir. En iyi bölmeyi bulduktan sonra veriler ortaya çıkan iki bölgeye bölünür ve bölme işlemi iki bölgede de tekrarlanır. Daha sonra bu işlem elde edilen tüm bölgelerde belirlenen bir durma kriteri sağlanana kadar tekrarlanır. Bu şekilde dal yapısı oluşur (Hastie ve ark. 2009). 3.2.7. Rassal orman Rassal orman bir topluluk öğrenme metodudur. Topluluk içindeki her sınıflandırıcı bir karar ağacı sınıflandırıcısıdır ve sınıflandırıcıların hepsi bir ormanı oluşturur. Rassal orman yönteminde birbirinden bağımsız karar ağaçları kullanılarak daha doğru bir sonuç elde edilmeye çalışılır. Rassal orman literatürde ilk defa Breiman tarafından önerilmiştir (Breiman 2001). Rassal orman, gürültü ve aykırı veriye karşı güçlüdür. Rassal orman yöntemi hata, korelasyon ve değişkenlerin öneminin belirlenmesi gibi konularda faydalı bilgiler verebilir. Rassal orman algoritmasının adımları aşağıda verilmiştir: 1. Adım: Veri kümesinden torbalama yöntemi ile eğitim alt kümeleri seçilir. 14 2. Adım: Her eğitim alt kümesi için rastgele alt uzay yöntemi kullanılarak bir karar ağacı oluşturulur. 3. Adım: Karar ağaçları topluluğu ile test verisi için tahminler yapılır. 4. Adım: Test verisinin sınıf etiketi çoğunluk oylamasına göre belirlenir. 3.2.8. Destek vektör regresyon Destek vektör algoritması, 1960’larda Rusya'da geliştirilen genelleştirilmiş portre algoritmasının doğrusal olmayan haline karşılık gelmektedir (Vapnik ve Lerner 1963, Vapnik ve Chervonenkis 1964). Bir denetimli öğrenme yaklaşımı olarak, SVR yüksek ve düşük yanlış tahminleri eşit olarak cezalandıran simetrik bir kayıp işlevi kullanarak eğitilir. Vapnik'in 𝜀-duyarsız yaklaşımı kullanılarak belirli bir 𝜀 eşiğinin altındaki hataların mutlak değerleri, tahminin hem üstünde hem de altında göz ardı edilecek şekilde, tahmin fonksiyonu etrafında simetrik olarak minimum yarıçaplı esnek bir tüp oluşturulur. Bu şekilde, tübün dışındaki noktalar cezalandırılır, ancak tübün içindekiler fonksiyonun üstünde veya altında olanlar ceza almaz. SVR'nin ana avantajlarından biri, hesaplama karmaşıklığının girdi uzayının boyutuna bağlı olmamasıdır (Awad ve Khanna 2015). ε-duyarsız destek vektör regresyonda (Vapnik 1995) amaç her bir eğitim verisi için gerçek çıktı değerini (𝑦𝑖) en fazla ε sapma ile tahmin eden ve olası en düz 𝑓(𝑥) fonksiyonunu bulmaktır (Smola ve Schölkopf 2004). Bu problemin çözümü için aşağıdaki optimizasyon modeli kullanılmaktadır (Awad ve Khanna 2015, Pour ve Girosi 2016). 1 En küçükle ‖𝑤‖2 + 𝐶 ∑𝑁𝑖=1(𝜉𝑖 + 𝜉 ∗ 𝑖 ) (3.14) 2 Kısıtlar: 𝑦𝑖 − 𝑤 𝑇 𝑥𝑖 − 𝑏 ≤ 𝜀 + 𝜉 ∗ 𝑖 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 (3.15) 𝑤𝑇 𝑥𝑖 + 𝑏 − 𝑦𝑖 ≤ 𝜀 + 𝜉𝑖 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 (3.16) 𝜉 ∗𝑖, 𝜉𝑖 ≥ 0, 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 (3.17) 15 ∗ Denklem 3.15 ve 3.16’da 𝜉𝑖 ve 𝜉𝑖 gevşeklik değişkenlerini (slack variables), w ağırlık vektörünü ifade etmektedir. Kısıtlarda oluşabilecek olursuz durumları engellenmesi ∗ amacıyla 𝜉𝑖 ve 𝜉𝑖 pozitif değerler alabilir. Denklem 3.14’te yer alan C parametresi modelin ε’dan sapma miktarını ne kadar tolere edeceğini ve buna bağlı olarak modelin karmaşıklığını belirlemektedir (Awad ve Khanna 2015, Wang ve Xu 2017). 3.2.9. Yapay sinir ağları Yapay sinir ağları bir makine öğrenmesi yöntemidir. Yetişkin bir insan beyni yaklaşık 100 milyar nöron içerir. Bunlar birbirine bağlanarak ağları oluşturur ve yeni şeyler öğrenilmesini ve farklı örüntülerin hızlıca sınıflandırılmasını sağlar. Yapay sinir ağları, yapay sinir hücrelerinin katmanlar halinde birbirleri ile bağlanmasıyla oluşmaktadır ve karmaşık problemlerin çözümünde etkin sonuçlar vermektedir. YSA, girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki herhangi bir ön bilgiye gereksinim duymadan doğrusal ve doğrusal olmayan modellemeyi sağlayabilmektedir (Ataseven 2013). Bir yapay sinir ağı girdiler, ağırlıklar, toplama fonksiyonu, aktivasyon fonksiyonu ve çıktılardan oluşmaktadır: Girdiler: Yapay sinir hücresine dışarıdan gelen bilgilere girdi denir. Çıktılar: Yapay sinir hücresinin aktivasyon fonksiyonlarından çıkardığı değerdir. Ağırlıklar: Yapay sinir hücresine gelen bilginin önemini göstermektedir. Her bir girdiye bir ağırlık verilir. Toplama Fonksiyonu: Yapay sinir hücresine gelen girdileri ağırlıklarla çarpıp o hücrenin net girdisini hesaplayan fonksiyondur. Aktivasyon fonksiyonu: Yapay sinir hücresine gelen girdilerin toplama fonksiyonunda oluşturduğu değerin o hücre için çıktısını hesaplar. 16 Yapay sinir hücresinin gösterimi Şekil 3.2’de yer almaktadır (Vieira 2017). Şekil 3.2. Yapay bir sinir hücresi (Vieira 2017) Şekil 3.2’de her girdinin (𝑥𝑖) hücre üzerindeki önemini gösteren bir ağırlığı (𝑤𝑖) vardır. Ağırlıklı girdilerin toplamını (∑ 𝑥𝑖𝑤𝑖) çıktı 𝑦𝑗’ye dönüştürmek için bir aktivasyon fonksiyonu f kullanılır. Çıktı 𝑦𝑗, bir sonraki katmana girdi olarak ya da dış dünyaya gönderilir. Katman sayısı bir olursa tek katmanlı yapay sinir ağı, çok katmanlı olursa çok katmanlı yapay sinir ağları olarak adlandırılmaktadır. Çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağları girdi katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanından oluşmaktadır. Girdi katmanındaki düğümler her bir düğüme ağırlık vererek bilgiyi gizli katmandaki düğümlere aktarırlar. Bu ağırlıklar hangi bilgilerin geçeceğini belirlediği için önemlidir. Gizli katman ağın öğrenme kısmıdır ve girdileri ağırlıklarına göre değerlendirir. Eğer ağın öğrenmesi istenilen problemin girdi/çıktı arasındaki ilişkisi doğrusal olmaz ve karmaşıklık artarsa birden fazla sayıda ara katmanda kullanılabilir (Öztemel 2012). Gizli katmanda girdileri çıktılara dönüştürmek için bir aktivasyon fonksiyonu kullanılır. Yaygın olarak kullanılan aktivasyon fonksiyonları arasında doğrultulmuş lineer birim (Rectified Linear Unit - ReLU), hiperbolik tanjant, sigmoid ve soft-max fonksiyonları yer almaktadır (Vieira 2017). Çıktı katmanı ise ara katmandan gelen bilgileri işleyerek ağa girdi katmanından sunulan girdi için ağın ürettiği çıktıyı bulur. Bu çıktı dış dünyaya iletilir (Öztemel 2012). 17 Geleneksel olarak, sinir ağları gradyan iniş tabanlı bir algoritma aracılığıyla öğrenebilir. Gradyan iniş algoritması, tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki hatayı en aza indiren ağ ağırlıklarının değerlerini bulmayı amaçlar. MLP'ler birden fazla katmana sahip olduğundan, gizli katmanlar boyunca tüm ağırlıkları düzenlemek için bu hatayı geriye doğru (çıktıdan girdi katmanına) yaymak gerekir. Bu yayılma prosedürü geri yayılma olarak adlandırılır ve ağın, gradyan iniş algoritması tarafından alt katmanlardan gelen ağırlıkların ne kadar değiştirilmesi gerektiğinin belirlenmesini sağlar. Başlangıçta, bir sinir ağı eğitildiğinde ağırlıklar rastgele ayarlanır. Eğitim seti ağa sunulduğunda veriler katmanlar boyunca doğrusal olmayan dönüşüm yoluyla yayılır. Tahmini çıktı daha sonra gerçek çıktı ile karşılaştırılır ve hata çıktıdan girdiye doğru yayılır. Gradyan iniş algoritması ile ağırlıkların hatayı küçükleyecek şekilde ayarlanması sağlanır. Eğitim işlemi, durdurma kriteri (belirli bir hata miktarı ya da maksimum iterasyon sayısı) sağlanana kadar iteratif olarak devam eder (Vieira 2017). Yapay sinir ağlarının eğitimi yüksek miktarda kaliteli veri gerektirir. Aynı zamanda hiperparametrelerin belirlenmesinde deneysel bir yaklaşım uygulanmalıdır. Aşağıda yapay sinir ağlarında kullanılan başlıca hiperparametreler açıklanmıştır. Öğrenme Oranı: Öğrenme oranı (ÖO) ağırlıkların güncellenmesinde kullanılan bir parametredir. Stokastik gradyan iniş algoritması (Stochastic Gradient Descent algorithm - SGD) için önemli parametrelerden biridir. SGD sabit bir öğrenme oranı kullanır. Pratikte öğrenme oranı zaman içerisinde dereceli olarak azalmalıdır (Goodfellow ve ark. 2016). Yığın boyutu: Yığın boyutu eğitim verisinin ağa sunumuna göre ağırlıkların güncelleme sıklığını belirler. Daha büyük yığınlar gradyanın daha doğru tahminini sağlar. Küçük yığınlar, öğrenmeye kattıkları gürültü nedeniyle düzeltici bir etki sunabilir (Wilson ve Martinez 2003). Genelleme hatası en iyi yığın boyutunun seçimi ile sağlanabilir. Küçük yığın boyutu ile eğitim yapmak küçük bir öğrenme oranı gerektirir. Çünkü gradyan tahmininde yüksek değişkenlik vardır. Buna bağlı olarak toplam işlem süresi artar, çünkü tüm eğitim kümesini incelemek için daha fazla iterasyon yapılır (Goodfellow ve ark. 2016). 18 Devir (epoch): Devir, eğitim setinin ağa sunularak ağırlıkların güncellenmesi işlemlerinin tekrar sayısını ifade eder. Seyreltme (dropout): Seyreltme işlemi ile bir yapay sinir ağındaki bazı düğümler devre dışı bırakılarak hatanın en iyilenmesinde geçici olarak dikkate alınmaz. Hangi düğümlerin devre dışı bırakılacağı rastgele belirlenir. Seyreltme aşırı öğrenmeyi önler ve birçok farklı sinir ağı mimarisini verimli bir şekilde birleştirmenin bir yolunu sağlar (Srivastava ve ark. 2014). 3.2.10. Evrişimli sinir ağları Evrişimli sinir ağları (CNN), görüntü tanıma ve görüntü işlemede yaygın olarak kullanılan çok katmanlı bir yapay sinir ağı yöntemidir. Evrişimli sinir ağları, evrişim adı verilen matematiksel bir işlem kullanır. Evrişim, özel bir doğrusal işlem türüdür. Evrişimli sinir ağlarında, katmanlardan en az birinde genel matris çarpımı yerine evrişim kullanan sinir ağlarıdır (Goodfellow ve ark. 2016). Genel olarak, CNN’ler evrişim katmanı, havuzlama katmanı ve tam bağlantı katmanından oluşur. Evrişimli sinir ağları, karmaşık öznitelikleri otomatik çıkarmayı öğrenebilir. Evrişim katmanında gelişmiş bir öznitelik temsili elde edilir (Li ve ark. 2021). Evrişim işlemi Denklem 3.18’deki gibi gösterilir: 𝑥𝑑𝑗 = 𝜙 (∑ 𝑥 𝑑−1 𝑖𝜖𝑀 𝑖 ∗ 𝑤 𝑑 𝑑 𝑖𝑗 + 𝑏𝑖 ) (3.18) 𝑗 Burada 𝑥𝑑𝑗 , d. evrişim katmanının j. öznitelik haritasıdır. 𝜙(. ), aktivasyon fonksiyonudur. 𝑀𝑗, (d-1). katmanının girdi öznitelik kümesidir. 𝑤 𝑑 𝑖𝑗 d. evrişim katmanının j. özniteliği ile (d-1). katmanının i. özniteliği arasındaki bağlantı ağırlığıdır. 𝑏𝑑𝑖 ise ilgili katmandaki sapmadır (Li ve ark. 2021). Evrişim katmanından sonra havuzlama katmanı gelir. Havuzlama katmanının amacı, öznitelik haritasının boyutunun azaltılmasıdır. Bu işlem, önemli özniteliklerin 19 belirlenmesini sağlar, veri karmaşıklığını azaltır ve ağın çevresel değişikliklere toleransını artırır. Havuzlama katmanı Denklem 3.19’daki gibi ifade edilebilir. 𝑥𝑑 = 𝜙(𝛽𝑑 𝑑−1𝑗 𝑗 𝑑𝑜𝑤𝑛(𝑥𝑗 ) + 𝑏 𝑑 𝑗 ) (3.19) Burada down(.) alt örnekleme fonksiyonunu, 𝛽 ağırlık matrisini gösterir. Evrişim katmanı ve havuzlama katmanı sonrasında tam bağlantı katmanı ile sınıflandırma gerçekleştirilir. Denklem 3.20 tam bağlantı katmanının çıktı fonksiyonunu göstermektedir. 𝑦𝑘= 𝜙(𝑤𝑘𝑥𝑘−1 + 𝑏𝑘) (3.20) Burada, 𝑘 katman indeksini, 𝑦𝑘 tam bağlantı katmanının çıktısını, 𝑥𝑘−1 tam bağlantı katmanının girdisini, 𝑤𝑘 ağırlık katsayısını ve 𝑏𝑘 sapmayı gösterir (Li ve ark. 2021). 3.2.11. Tekrarlayan sinir ağları Tekrarlayan sinir ağları (RNN), sıralı bilginin kullanıldığı bir YSA türüdür. RNN doğal dil işlemede (Natural Language Processing - NLP) yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarında girdi ve çıktıların bağımsızlığı söz konusudur. RNN’de ise sıralı bilgiler kullanılır ve çıktılar önceki hesaplamalara bağlıdır (Soni ve ark. 2021). Bu nedenle, RNN girdi verilerini işlerken kendi hafızasından yararlanır. Şekil 3.3’te RNN ve açılımı verilmiştir. Burada 𝑥𝑡 t zaman adımındaki girdi vektörünü, ℎ𝑡 gizli birimdeki iç durumu ve 𝑜𝑡 çıktı biriminin durumunu gösterir. W hücrenin kendi içindeki ağırlık matrisini, U hücreye giriş yapan ağırlık matrisini, V’de hücreden çıkan ağırlık matrisini sembolize etmektedir. 20 Şekil 3.3. Tekrarlayan sinir ağları yapısı (Grcić ve Pandžić 2021) 3.2.12. Uzun kısa dönem hafıza Uzun kısa dönem hafıza ağı, tekrarlayan sinir ağlarının özel bir türüdür. RNN veride uzun dönemli zaman bağımlılığı olduğunda önceki girdilerin aktarımında zorlanır (Goodfellow ve ark. 2016). Bu nedenle RNN uzun dönemli hafıza konusunda başarılı değildir. Ayrıca RNN’de geri yayılım sırasında kaybolan gradyan ya da patlayan gradyan problemi ortaya çıkabilir. Gradyan değerleri sinir ağındaki ağırlıkların güncellenmesinde kullanılır. Gradyan değeri hem mevcut hem de önceki katmanlara bağlı olduğu için geri yayılım tekrarlandığında gradyan değeri küçülmektedir. Buna kaybolan gradyan denir. Benzer şekilde gradyan değerleri birden büyük olduğunda sonuç büyüyerek patlayan gradyan oluşabilir. Bu nedenlerle ağın uzun dönemli bağımlılıkları öğrenmesinde problemler gözlenir. Hochreiter ve Schmidhuber (1997) RNN’nin bu sorunlarını çözmek için LSTM’i önermişlerdir. LSTM modeline temel katkı ise Gers ve ark. (2000) tarafından önerilen unutma kapılarıdır. LSTM’deki kapı mekanizmaları bilgi akışını sağlar, kapılar saklanacak ve hatırlanacak verilere karar verir. Bu zaman serisi içindeki önemli verilerin kaybolmasını önler. Bir LSTM hücresinin yapısı Şekil 3.4’te yer almaktadır. LSTM hücreleri, tekrarlayan ağların gizli birimlerinin yerini alarak tekrar tekrar birbirine bağlanır (Goodfellow ve ark. 2016). LSTM bloğunda 𝑥𝑡 t zaman adımındaki girdi vektörünü, ℎ𝑡−1 (t-1) zaman adımındaki gizli durumu ve 𝑐𝑡−1 (t-1) zaman adımındaki hafıza hücresinin durumunu 21 gösterir. Bunlar bloğun girdilerini teşkil eder. LSTM’de girdi, unutma ve çıktı kapıları yer alır. Şekil 3.4. LSTM hücresi blok diyagramı (Goodfellow ve ark. 2016) LSTM’in unutma, hücre durum, girdi ve çıktı kapılarına ilişkin hesaplamalar sırasıyla Denklem 3.21-3.25’de verilmiştir. Buna göre, Denklem 3.21’de t zaman adımında i (𝑡) hücresi için unutma kapısı 𝑓𝑖 , bir sigmoid aktivasyon fonksiyonu (σ) aracılığı ile hangi bilginin geçip geçmeyeceğini belirler. 𝑏𝑓 , 𝑈𝑓 ve 𝑊𝑓 unutma kapıları için sırasıyla (𝑡) sapma, girdi ağırlığı ve tekrarlayan ağırlıkları gösterir. Denklem 3.22’de, 𝑠𝑖 hücre durumunun güncellenmesi verilmiş olup b, U ve W sırasıyla LSTM hücresine giren (𝑡) sapma, girdi ağırlıkları ve tekrarlayan ağırlıkları gösterir. Denklem 3.23’te 𝑔𝑖 hücre girdi kapısının hesaplanması verilmiştir ve hesaplama unutma kapısına benzer şekilde (𝑡) (𝑡) yapılır. Denklem 3.24’te ℎ𝑖 gizli durumu, 𝑞𝑖 ise çıktı kapısını gösterir. Denklem 3.25’te çıktı kapısı denklemi yer alır ve burada 𝑏0, 𝑈0 ve 𝑊0 sırasıyla sapma, girdi ağırlığı ve tekrarlayan ağırlıkları ifade eder. (𝑡) 𝑓 𝑓 (𝑡) 𝑓 (𝑡−1) 𝑓𝑖 = 𝜎(𝑏𝑖 + ∑𝑗 𝑈𝑖,𝑗 𝑥𝑗 + ∑𝑗 𝑊𝑖,𝑗 ℎ𝑗 ) (3.21) (𝑡) (𝑡) (𝑡−1) (𝑡) (𝑡) (𝑡−1) 𝑠𝑖 = 𝑓𝑖 𝑠𝑖 + 𝑔𝑖 𝜎(𝑏𝑖 + ∑𝑗 𝑈𝑖,𝑗 𝑥 + ∑𝑗 𝑗 𝑊𝑖,𝑗ℎ𝑗 ) (3.22) 22 (𝑡) 𝑔 𝑔 (𝑡) 𝑔 (𝑡−1) 𝑔𝑖 = 𝜎(𝑏𝑖 + ∑𝑗 𝑈𝑖,𝑗 𝑥𝑗 + ∑𝑗 𝑊𝑖,𝑗 ℎ𝑗 ) (3.23) (𝑡) (𝑡) (𝑡) ℎ𝑖 = tanh (𝑠𝑖 ) 𝑞𝑖 (3.24) (𝑡) (𝑡) (𝑡−1) 𝑞𝑖 = 𝜎(𝑏 𝑜+ ∑ 𝑜 𝑜𝑖 𝑗 𝑈𝑖,𝑗 𝑥 + ∑𝑗 𝑗 𝑊𝑖,𝑗 ℎ𝑗 ) (3.25) Aktivasyon fonksiyonu olarak farklı fonksiyonlar kullanılabilmekle birlikte, literatürde en çok hiperbolik tanjant ve sigmoid kullanılmaktadır. Denklem 3.26 ve Denklem 3.27’de sırasıyla bu aktivasyon fonksiyonlarının formülleri verilmiştir. 1 𝑆𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑(𝑥) = (3.26) 1+ 𝑒−𝑥 𝑒𝑥−𝑒−𝑥 tanh(𝑥) = 𝑥 −𝑥 (3.27) 𝑒 +𝑒 3.2.13. Önerilen çözüm yaklaşımı Derin öğrenme yöntemlerinin bütünleşik kullanıldığı hibrit yaklaşımlar zaman serilerinde başarılı sonuçlar vermektedir. Özellikle CNN’nin öznitelik çıkarma özelliği ile LSTM’in uzun dönemli bağımlılıkları yakalama özelliğini birleştiren hibrit CNN-LSTM modelleri ile zaman serilerinde etkin sonuçlar elde edilmektedir. Örneğin; Zain ve Alturki (2021)’nin çalışmasında COVID-19 sayılarını tahmin etmek için önerilen CNN-LSTM yaklaşımı en iyi performansı vermiştir. Yang ve Chang (2020), konteynır talebini CNN- LSTM hibrit modeli ile tahmin etmiştir ve önerilen model doğrusal regresyon, uyarlanabilir güçlendirme (Adaptive Boosting-AdaBoost), SVR ve rassal ormana göre daha iyi performans göstermiştir. Ren ve ark. (2020) ile Abosuliman ve Almagrabi (2021) e-ticaret alanında lojistik talebinin tahmini için CNN-LSTM modelleri ile başarılı sonuçlar elde etmiştir. Bu tezde, tahmin problemlerindeki etkin performansı nedeniyle üçüncü parti lojistik firmasının talep tahmininde hibrit CNN-LSTM modeli önerilmiştir. Önerilen hibrit CNN- LSTM modelinin mimarisi Şekil 3.5’te verilmiştir. Modelde 10 günlük hacim verisi girdi olarak alınmıştır. Öznitelik çıkarımı için 32 filtre ve kernel boyutu bir olan iki adet bir boyutlu (1D) evrişim katmanı bulunmaktadır. Sonrasında havuz büyüklüğü iki olan 23 maksimum havuzlama katmanı bulunmaktadır. Seyreltme (dropout) ve düzleştirmeden sonra LSTM katmanına bağlanmaktadır. Beş nöronlu bir LSTM katmanı ve tam bağlantı katmanı sonrasında bir sonraki günün hacim tahmini yapılmaktadır. Şekil 3.5. Hibrit CNN-LSTM modelinin mimarisi 24 4. BULGULAR ve TARTIŞMA Bu bölümde önerilen çözüm yaklaşımının lojistik verisine uygulanması ile elde edilen sonuçlar ve bulgular tartışılmaktadır. Bölüm 4.1’de performans metrikleri verilmiştir. Bölüm 4.2’de ise parametrelerin nasıl belirlendiği açıklanmış, Bölüm 4.3’te de sayısal sonuçlar paylaşılmıştır. Son olarak, Bölüm 4.4’te bulgular değerlendirilmiştir. 4.1. Performans Metrikleri Performans metrikleri (hata ölçüleri), yapılan tahmin ile gerçek değer arasındaki farkları değerlendirmede kullanılan yöntemlerdir (Botchkarev 2019). Bu çalışmada performans metrikleri olarak ortalama karesel hataların karekökü (Root mean squared error- RMSE) ve ortalama mutlak hata (Mean Absolute Error- MAE) kullanılmıştır. RMSE ve MAE’nin hesaplanmasına ilişkin formüller Denklem 4.1 ve 4.2’de verilmiştir. Burada 𝑦𝑗 gerçek değer, 𝑦?̂? tahmin değeri, n ise veri sayısıdır. Kurulan modellerde amaç RMSE ve MAE değerlerini minimize etmektir. ∑𝑛𝑗=1(𝑦𝑗−𝑦?̂?) 2 𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ (4.1) 𝑛 ∑𝑛𝑗=1|𝑦𝑗−𝑦?̂?| 𝑀𝐴𝐸 = (4.2.) 𝑛 4.2. Hiperparametrelerin Belirlenmesi Hiperparametreler tahmin modellerinin performansını önemli ölçüde etkilemektedir. Bu nedenle, bu bölümde her bir tahmin yöntemi için hiperparametrelerin nasıl belirlendiği açıklanmaktadır. Bu doğrultuda istatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerindeki hiperparametrelerin belirlenmesi ayrı ayrı ele alınmıştır. Her bir tahmin modelindeki hiperparametreler için deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir ve elde edilen performans sonuçlarına göre en iyi hiperparametre değerleri seçilmiştir. 25 Yapılan deneylerde verinin ilk %80’ine karşılık gelen kısım eğitim verisi, sonraki %10’luk kısmı doğrulama verisi ve geri kalan %10’luk kısmı ise test verisi olarak kullanılmıştır. Eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri Çizelge 4.1’de tanımlanmıştır. Tahmin modelleri eğitim veri kümesi ile eğitilmiştir ve parametre seçimi doğrulama verisindeki performansa göre yapılmıştır. Çizelge 4.1. Eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri Veri kümesi Gün sayısı Tarih aralığı Eğitim verisi 118 01.06.2020-12.12.2020 Doğrulama verisi 15 14.12.2020-16.01.2021 Test verisi 15 18.01.2020-08.02.2021 Basit hareketli ortalama ve basit üstel düzeltme yöntemlerine ilişkin hesaplamalar Excel’de yapılmıştır. Doğrusal regresyon yöntemi Python’da geliştirilmiş scikit-learn kütüphanesi ile, ARIMA yöntemi ise Python’da pmdarima kütüphanesi ile uygulanmıştır. ARIMA parametrelerinin seçiminde Akaike bilgi kriteri (Akaike Information Criteria- AIC) kullanılmıştır. AIC kriteri, modelin performansı ve basitliğini birlikte ele alır. ARIMA’da tüm p, d, q kombinasyonları arasında en düşük AIC değerini veren sonuç seçilmiştir. Veride mevsimsellik bulunmamaktadır. Bu nedenle, mevsimsellik ile ilgili parametreler (P, D, Q, m) sıfır değerini almaktadır. Doğrusal regresyon yönteminde bağımsız değişken olarak bir önceki dönemdeki gözlem değeri kullanılmıştır. Doğrusal regresyon yönteminde hiperparametre bulunmamaktadır. İstatistiksel yöntemlerin parametre kombinasyonları için deneysel sonuçlar Ek 1’de verilmiştir. Seçilen paremetre değerleri Çizelge 4.2’de yer almaktadır. K-en yakın komşuluk, regresyon ağacı, rassal orman ve destek vektör regresyon yöntemleri Python’da scikit-learn kütüphanesi ile uygulanmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinde istatistiksel yöntemlerde olduğu gibi öznitelik olarak bir önceki dönemdeki gözlem değeri alınmıştır. 26 Çizelge 4.2. İstatistiksel yöntemlerin parametre değerleri En iyi hiperparametre Yöntem Hiperparametre Aralık değeri Basit hareketli k {3, 4, 5} 4 ortalama Basit üstel {0,6; 0,7; α 0,6 düzeltme 0,8} p [0, 4] 0 ARIMA d 1 1 q [0, 2] 1 Regresyon ağacı, rassal orman ve SVR yöntemlerinde hiperparametreler ızgara araması (grid search) yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinin deneysel sonuçları Ek 2’de yer almaktadır. Makine öğrenmesi yöntemlerinde ele alınan hiperparametreler ve seçilen değerler Çizelge 4.3’te verilmiştir. Çizelge 4.3. Makine öğrenmesi yöntemlerinin hiperparametre değerleri En iyi hiperparametre Yöntem Hiperparametre Aralık değeri KNN k {3, 4, 5, 10} 4 Optimizasyon MSE, MAE MSE kriteri Bölme için minimum nesne [2,10] 2 sayısı Yaprak Regresyon ağacı düğümündeki [2, 20] 2 minimum nesne sayısı Maksimum [2,8] 2 derinlik Maksimum yaprak [5, 15] 5 düğümü sayısı 27 Çizelge 4.3. Makine öğrenmesi yöntemlerinin hiperparametre değerleri (devam) En iyi hiperparametre Yöntem Hiperparametre Aralık değeri Optimizasyon MSE, MSE kriteri MAE Bölme için minimum nesne [2, 10] 3 sayısı Ağaç sayısı [100, 500] 100 Yaprak Rassal Orman düğümündeki [2, 20] 20 minimum nesne sayısı Maksimum [2, 8] 2 derinlik Maksimum yaprak düğümü [5, 15] 10 sayısı [0,001; C 0,01 10] Epsilon [0,01; 10] 0,2 {Scale, Gamma Scale SVR auto} {RBF, Kernel gaussian, Polinom sigmoid, polinom} MLP, CNN, LSTM ve CNN-LSTM uygulamak için Python’da keras kütüphanesi kullanılmıştır. Keras, Python ortamında makine öğrenme platformu olan TensorFlow üzerinde çalışan bir derin öğrenme uygulama programlama arayüzüdür. Hızlı sonuç veren bir kütüphane olduğu için makine öğrenmesi alanında çalışanlar tarafından tercih edilmektedir. 28 MLP’de model bir girdi katmanı, bir gizli katman ve bir çıktı katmanından oluşmaktadır. MLP’de istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi yöntemlerindeki gibi öznitelik olarak bir önceki günün gözlem değeri kullanılmıştır. Gizli katmanı için doğrultulmuş lineer birim aktivasyon fonksiyonu (RELU) seçilmiştir. Modelde hata fonksiyonu, ortalama karesel hata (Mean Squared Error - MSE) olarak tanımlanmıştır ve modeli eğitmek için ADAM algoritması kullanılmıştır (Yi ve ark. 2020). Evrişimli sinir ağı uygulanırken veri, ön işleme tabi tutularak denetimli öğrenme problemi haline getirilmiştir. 1D CNN modelinde iki evrişim katmanı kullanılmıştır. Her bir katman için farklı filtre ve kernel boyutu değerleri incelenmiştir. Aktivasyon fonksiyonu olarak RELU fonksiyonu seçilmiştir. Filtre sayısı, ağırlıklı girdilerin okunduğu ve yansıtıldığı paralel alan sayısını ifade eder. Kernel boyutu, ağ girişinde zaman adımını tanımlar. Ağırlıklı girdi özelliklerini ayrıştırmak ve girdi boyutunu azaltmak için evrişim katmanlarından sonra bir maksimum havuzlama katmanı kullanılır. Havuzlanan girdiler, tahmin yapmadan önce bir vektöre düzleştirilir. LSTM modelinde öncelikle veri denetimli öğrenme problemi olarak ele alınmıştır. LSTM’in girdi ve gizli katmanında farklı hücre sayıları incelenmiştir. Her iki katmanda RELU aktivasyon fonksiyonu kullanılmıştır. Bu katmanlar sonrasında seyreltme katmanı vardır. Çıktı katmanında boyut bir değerine düşürülmüştür. LSTM modelinin eğitiminde MSE kayıp fonksiyonu ve ADAM algoritması kullanılmıştır. CNN-LSTM hibrit yapısında, veri öncelikle öğrenme problemi haline getirilmiştir. Kurulan modelde iki evrişimli katmanda farklı filtre ve kernel boyutu değerleri incelenmiştir ve bu iki katmanda RELU aktivasyon fonksiyonu kullanılmıştır. 1D maksimum havuzlamada havuz büyüklüğü iki alınmıştır. Seyreltme ve düzleştirme katmanları sonrasında LSTM katmanı bulunmaktadır. LSTM katmanında farklı hücre sayıları incelenmiştir ve bu katmanda RELU aktivasyon fonksiyonu yer almaktadır. Hibrit modelin eğitiminde ADAM algoritması ve MSE kayıp fonksiyonu kullanılmıştır. Derin öğrenme yöntemleri ile her hiperparametre kombinasyonu için beş tekrar yapılmıştır. MLP için deneysel sonuçlar Ek 3’te, CNN için deneysel sonuçlar Ek 4’te, 29 LSTM için deneysel sonuçlar Ek 5’te ve CNN-LSTM için deneysel sonuçlar Ek 6’da verilmiştir. Tüm derin öğrenme yöntemlerinde ele alınan hiperparametreler ve seçilen değerler Çizelge 4.4’te özetlenmiştir. Çizelge 4.4. Derin öğrenme yöntemlerinin hiperparametre değerleri En iyi Yöntem (Mimari) Hiperparametre Aralık hiperparametre değeri Girdi sayısı 1 1 MLP (1 girdi katmanı, Hücre sayısı {5, 10, 15} 15 1 gizli katman, 1 çıktı Devir sayısı [5, 50] 40 katmanı) Öğrenme oranı [0,001; 0,1] 0,01 Yığın boyutu {1, 2} 1 Girdi sayısı 10 10 CNN 1D (2 Evrişimsel Filtre sayısı [8, 64] 32 katman ve aralarında Kernel sayısı {1, 2} 2 seyreltme katmanı, 1 Devir sayısı [5, 100] 50 havuzlama katmanı, 1 Yığın boyutu {1, 2} 2 düzleştirme katmanı, 1 Öğrenme oranı [0,001; 0,1] 0,001 tam bağlantı katmanı) Seyreltme [0,1; 0,5] 0,1 Girdi sayısı 10 10 1. gizli katmandaki [5, 15] 10 hücre sayısı LSTM (1 girdi 2. gizli katmandaki katmanı, 2 gizli [5, 15] 5 hücre sayısı katman, 1 tam bağlantı Fark alma sayısı {1, 2, 4, 10} 1 katmanı) Devir sayısı [5, 50] 20 Yığın boyutu {1, 5} 1 Öğrenme oranı [0,001; 0,1] 0,01 Seyreltme [0,1; 0,5] 0,5 30 Çizelge 4.4. Derin öğrenme yöntemlerinin hiperparametre değerleri (devam) En iyi Yöntem (Mimari) Hiperparametre Aralık hiperparametre değeri CNN-LSTM (2 adet Dizi 1 1 evrişimli katman, 1 Zaman adımı 10 10 adet maksimum 1D Filtre [8, 64] 8 havuzlama- havuz Kernel 1 1 büyüklüğü: 2, 1 LSTM hücre sayısı [5, 15] 15 seyreltme katmanı, 1 Devir sayısı [5, 50] 40 düzleştirme katmanı, Yığın boyutu {1, 2} 2 1 gizli LSTM Öğrenme oranı [0,001; 0,1] 0,001 katmanı, tam 0,1 Seyreltme [0,1; 0,5] bağlantılı katman Bunlara ek olarak, önerilen hibrit CNN-LSTM modeli için hiperparametrelerin RMSE değerine olan etkisi incelenmiştir. Şekil 4.1’de CNN-LSTM’de devir sayısına göre RMSE değerlerinin ortalamasının değişimi görülmektedir. Buna göre, devir sayısı arttıkça eğitim verisi için ortalama RMSE değerinin azaldığı gözlenmiştir. Doğrulama verisinde ise devir sayısının 40 olduğu duruma kadar ortalama RMSE azalmıştır, devir sayısı 50 olduğunda ise ortalama RMSE artış göstermiştir. Bu nedenle, deneylerde devir sayısı 40 olarak alınmıştır. Şekil 4.2’de CNN-LSTM modeli için ortalama RMSE’nin fitre sayısına göre değişimi yer almaktadır. Buna göre, filtre sayısının eğitim ve doğrulama verisindeki RMSE değerlerine olan etkisinin düşük olduğu görülmektedir. 31 65,00 59,97 58,99 58,70 58,39 58,83 60,00 55,00 50,00 45,00 38,70 37,79 40,00 37,45 36,84 36,63 35,00 30,00 5 10 20 40 50 Devir Doğrulama verisi Eğitim verisi Şekil 4.1. CNN-LSTM’de ortalama RMSE değerinin devir sayısına göre değişimi 65,00 59,14 58,69 58,85 59,24 60,00 55,00 50,00 45,00 40,00 37,47 37,42 37,41 37,62 35,00 30,00 8 16 32 64 Filtre Doğrulama verisi Eğitim verisi Şekil 4.2. CNN-LSTM’de ortalama RMSE değerinin filtre sayısına göre değişimi Şekil 4.3’te CNN-LSTM modeli için LSTM katmanındaki hücre sayısına göre ortalama RMSE değerleri yer almaktadır. LSTM katmanında hücre sayısındaki artış hem eğitim hem doğrulama veri kümeleri için ortalama RMSE değerlerinde iyileşme sağlamaktadır. Deneylerde eğitim ve doğrulama hatalarının en düşük olduğu 15 hücre sayısı seçilmiştir. 32 Ortalama RMSE Ortalama RMSE 65,00 59,83 58,57 58,53 60,00 55,00 50,00 45,00 38,05 40,00 37,27 37,12 35,00 30,00 5 10 15 LSTM katmanındaki hücre sayısı Doğrulama verisi Eğitim verisi Şekil 4.3. CNN-LSTM’de LSTM katmanındaki hücre sayısına göre ortalama RMSE değerinin değişimi En küçük RMSE değerini veren hiperparametreler ile çalıştırılan CNN-LSTM modelinin devir sayısına göre kayıp fonksiyonu değerleri Şekil 4.4’te yer almaktadır. Buna göre, devir sayısına bağlı olarak eğitim ve doğrulama verilerindeki kayıp fonksiyonu değerleri azalarak yakınsamaktadır. Bu azalma modelin öğrenmesinin gerçekleştiğini göstermektedir. Şekil 4.4. CNN-LSTM’de devir sayısına göre kayıp fonksiyonunun değerleri (MSE) 33 Ortalama RMSE 4.3. Sayısal Sonuçlar Bu bölümde, tez kapsamında kullanılan yöntemlerin sayısal sonuçları özetlenmekte ve yorumlanmaktadır. En iyi hiperparametre değerleri ile istatistiksel, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri çalıştırılmıştır ve her tahmin yöntemi ile test kümesindeki veriler için tahmin yapılmıştır. Tahmin sonuçlarındaki değişkenliği incelemek için her yöntem ile beş tekrar yapılmıştır, ortalama RMSE ve ortalama MAE değerleri raporlanmıştır. Ayrıca, değişkenliği değerlendirmek için her yöntemin standart sapma değerleri hesaplanmıştır. İncelenen tahmin yöntemlerinin test veri kümesindeki performans metriklerinin ortalama ve standart sapma değerleri Çizelge 4.5’te verilmiştir. İstatistiksel yöntemler içinde en küçük RMSE değeri 62,32 ve en küçük MAE değeri 43,84 olup ARIMA ile elde edilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemleri içinde en küçük RMSE değeri 67,84 olup KNN yöntemine aittir, en küçük MAE değeri ise 50,85 değeri ile SVR’ye aittir. Derin öğrenme yöntemleri içinde ise en küçük ortalama RMSE ve MAE değerleri sırasıyla 59,12 ve 45,38 olup hibrit CNN-LSTM ile elde edilmiştir. Ayrıca CNN-LSTM ile yapılan beş tekrarda elde edilen en küçük RMSE değeri 57,77; en küçük MAE değeri 43,84’tür. İstatistiksel yöntemlerde ve makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan KNN'de tahmin sonuçlarında değişkenlik olmadığı için standart sapma değerleri sıfırdır. Derin öğrenme yöntemleri arasında RMSE ve MAE’ye göre değişkenliği en az olan yöntem MLP’dir. Ancak MLP aynı zamanda en yüksek ortalama RMSE ve MAE değerine sahiptir. Ayrıca hibrit CNN-LSTM ile derin öğrenme yöntemleri içinde en küçük ortalama RMSE ve en küçük ikinci standart sapma elde edilmiştir. 34 Çizelge 4.5. Tahmin yöntemlerinin test verisi ile karşılaştırılması Yöntem Grubu Yöntem RMSE MAE Basit Hareketli Ortalama 63,83±0,00 46,92±0,00 Basit Üstel Düzeltme 62,42±0,00 46,00±0,00 İstatistiksel Doğrusal Regresyon 70,53±0,00 52,19±0,00 ARIMA 62,32±0,00 43,84±0,00 KNN 67,84±0,00 50,89±0,00 Regresyon Ağacı 72,64±0,00 55,92±0,00 Makine Öğrenmesi Rassal Orman 69,55±0,22 51,34±0,20 SVR 68,74±0,00 50,85±0,00 MLP 75,73±0,39 62,38±0,39 LSTM 66,88±2,91 56,96±2,81 Derin Öğrenme CNN 59,96±1,37 47,38±2,05 CNN-LSTM 59,12±0,41 45,38±0,84 Tahmin yöntemlerinin RMSE ve MAE performans kriterlerine göre sıralamaları sırasıyla Şekil 4.5 ve Şekil 4.6’da verilmiştir. Buna göre, RMSE performans kriterine göre en iyi sonuç derin öğrenme yöntemlerinden hibrit CNN-LSTM ile, MAE performans kriterine göre ise en iyi sonuç istatistiksel yöntemlerden ARIMA ile elde edilmiştir. CNN-LSTM, MAE performans kriterine göre ARIMA’dan sonra ikinci sırada yer almaktadır. 35 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 CNN- Doğ. Reg. CNN ARIMA SES MA LSTM KNN SVR RF MLP LSTM reg. ağacı RMSE 59,12 59,96 62,32 62,42 63,83 66,88 67,84 68,74 69,55 70,53 72,64 75,73 Şekil 4.5. RMSE performans kriterine göre tahmin yöntemlerinin sıralaması 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 CNN- Doğ. Reg. ARIMA SES MA CNN SVR KNN RF LSTM MLP LSTM reg. ağacı MAE 43,84 45,38 46,00 46,92 47,38 50,85 50,89 51,34 52,19 55,92 56,96 62,38 Şekil 4.6. MAE performans kriterine göre tahmin yöntemlerinin sıralaması RMSE performans kriterine göre en iyi sonucu veren CNN-LSTM ve CNN yöntemlerinde kayıp fonksiyonu olarak MSE en iyilenmektedir ve CNN ile öznitelik çıkarımı yapılmaktadır. Öte yandan aynı kayıp fonksiyonu en iyilendiğinde bu iki derin öğrenme yöntemi MAE performans kriterine göre sıralamada ikinci ve beşinci sırada yer almaktadır. MAE performans kriterine göre ise ARIMA en iyi sonucu vermiştir. COVID-19 pandemisinden dolayı talepte sezonsal ve döngüsel bir yapı yoktur, bu nedenle hatanın mutlak değer olarak hesaplanması durumunda kısa vadeli tahmin 36 MAE RMSE problemlerinde etkili sonuçlar veren ARIMA’nın öne çıktığı görülmektedir. Büyük hatalara daha fazla ceza kesildiği durumda ise derin öğrenme yöntemlerinden biri olan CNN ile öznitelik çıkarımı yapılmasının başarılı olduğu tespit edilmiştir. Şekil 4.7’de 15 günlük test verisi için CNN, LSTM ve hibrit CNN-LSTM yöntemleri ile elde edilen tahminlerin gerçek değerler ile karşılaştırılması bulunmaktadır. COVID-19 pandemi dönemindeki talep verisi incelendiği için değişkenlik ve belirsizlik fazladır. Buna göre, LSTM talebin büyük değişim gösterdiği durumlara karşı diğer yöntemlere göre daha duyarlıdır. Öte yandan, CNN ve hibrit CNN-LSTM daha stabil tahminler üretmektedir. Ayrıca, pandemi döneminde sınırlı miktarda veri kullanıldığı için derin öğrenme yöntemleri talep verisindeki örüntülerin tespitinde dezavantaja sahiptir. Şekil 4.7. CNN, LSTM ve hibrit CNN-LSTM yöntemlerinin tahmin değerlerinin gerçek değerler ile karşılaştırılması Şekil 4.8’de test verisi için gerçek değerler ile istatistiksel yöntemlerin tahmin değerleri görülmektedir. Buna göre, doğrusal regresyon yönteminin sabite yakın bir tahmin yaptığı görülmektedir. ARIMA, basit üstel düzeltme ve basit hareketli ortalama yöntemlerinde ise birbirine çok yakın ve sabit tahmin değerleri üretilmiştir. 37 Şekil 4.8. İstatistiksel yöntemlerin tahmin değerlerinin gerçek değerler ile karşılaştırılması 4.4. Tartışma COVID-19 pandemi döneminde talepteki yüksek değişkenliğe karşılık derin öğrenme yöntemleri, optimize edilen kayıp fonksiyonuna uygun bir performans kriteri kullanıldığında yüksek tahmin doğruluğu sağlamıştır. Ayrıca CNN’in öznitelik çıkarma özelliğinin tek değişkenli zaman serisinde etkili olduğu gözlenmiştir. Performans kriteri optimize edilen kayıp fonksiyonundan farklı olduğunda talepteki değişkenliğe karşı istatistiksel bir yöntem olan ARIMA’nın öne çıktığı görülmüştür. Elde edilen bulgulara paralel olarak, çeşitli zaman serilerinin tahmininde istatistiksel, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerini karşılaştıran Makridakis ve ark. (2018)’nın yaptıkları çalışmada istatistiksel yöntemlerin birçok zaman serisinde daha iyi performans gösterdiği belirtilmiştir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin doğrusal olmayan süreçleri modelleme yeteneğine karşılık öğrenme sürecinde karşılaşılabilecek hesap karmaşıklığı, gürültüyü öğrenme, yetersiz uyum ve aşırı uyum problemleri vurgulanmıştır. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri büyük miktarda veri ile eğitildiğinde daha iyi performans elde edilebilmektedir. Bu çalışmada COVID-19 pandemi 38 dönemindeki talep verisi ele alındığı için veri küçük boyutludur. Bu durum makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri için bir dezavantaj teşkil etmektedir. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemlerinin performansını arttırabilecek bir diğer unsur talep üzerinde etkili olabilecek diğer faktörlerin modele dahil edilmesidir. Bu durumda, tahmin probleminin çok değişkenli zaman serisi olarak ele alınması mümkündür. 39 5. SONUÇ Endüstri 4.0 ile tedarik zinciri ve lojistik alanında dijitalleşme, otomasyon ve sistemler arası bağların kurulması gibi konular önem kazanmıştır. Şirketlerin topladığı verilerin artması bulut sistemlere geçişle sonuçlanmıştır. Toplanan bu büyük miktardaki verileri anlamlı hale getirmek, karar vericilerin hizmetine sunmak bu anlamda önemlidir. Bu nedenle, yapay zekâ tekniklerinin kullanımı lojistik sektöründe verimliliğin arttırılmasında etkin rol oynamaktadır. Özellikle üçüncü parti lojistik şirketleri için talep tahmininin doğru yapılması maliyetlerin düşürülmesi, kaynakların verimli kullanılması ve müşterilerine kaliteli hizmet verilebilmesi için önemli bir konudur. Bu tezde bir lojistik platformunun COVID-19 pandemi dönemindeki talebi tek değişkenli zaman serisi problemi olarak ele alınmıştır ve problemin çözümü için hibrit CNN-LSTM modeli önerilmiştir. İstatistiksel yöntemler doğrusal ilişkileri dikkate alırken makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri zaman serilerindeki doğrusal olmayan ve karmaşık örüntüleri tespit edebilirler. COVID-19 pandemi döneminde talepte yüksek değişkenlik ve belirsizlik söz konusudur. Derin öğrenme yöntemleri, amaç fonksiyonu ve performans kriteri uyumlu olduğunda yüksek tahmin doğruluğu sağlamıştır. Derin öğrenme yöntemlerindeki öznitelik çıkarımının performansı olumlu etkilediği gözlenmiştir. Talepteki değişkenliğe karşılık sabite yakın tahmin değerleri üreten istatistiksel yöntemlerin de problemin çözümünde etkili olduğu tespit edilmiştir. Derin öğrenme yöntemleri hiperparametrelerin belirlenmesi ve eğitim süreci nedeniyle istatistiksel yöntemlere göre daha fazla veri ve zamana ihtiyaç duymaktadır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin öznitelik çıkarım özelliklerinin olmaması talep tahmininde dezavantaj oluşturmaktadır. Literatürde lojistik talebinin tahmini ile ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde son yıllarda derin öğrenme çalışmalarının arttığı görülmektedir. Bir yandan yaşanan COVID- 19 salgınının getirdiği talepteki belirsizlikler ve değişimlerin getirdiği krizler (dünya genelindeki elektronik çip krizi gibi), diğer yandan iklimsel problemlerden dolayı artan hammadde ya da birleşen krizleri şirketlerin daha hızlı karar vermesini gerektirmektedir. Üretici şirketlerin yaşadığı tüm bu zorluklara karşı, üçüncü parti lojistik şirketlerinin bu 40 bilinmezliklere hazır olması ve hızlı cevap verebilmesi son derece önemlidir. Bu tezde talebin derin öğrenme yöntemleriyle kabul edilebilir bir doğruluk ile tahmin edilmesi lojistik sektörü adına umut verici bir çalışmadır. Talebin doğru tahmin edilmesi, depo kapasitesi, iş gücü ve araç sayısı gibi kaynakların doğru planlanmasını sağlayabilir. Bu tez, yapılan literatür araştırmalarında görüldüğü kadarıyla bir üretim tesisine hizmet veren üçüncü parti lojistik platformunun talep tahmini için hibrit CNN-LSTM modelinin geliştirilmesi ile literatüre katkı sağlamaktadır. Gelecek çalışmalarda talebi etkileyen diğer faktörler dikkate alınarak çok değişkenli zaman serisi için derin öğrenme modelleri geliştirilebilir. Lojistik talep tahmini doğruluğunu artırmak amacıyla topluluk yaklaşımlar kullanılabilir. 41 KAYNAKLAR Abate, M., Kveiborg, O. (2013). Capacity Utilisation of Vehicles for Road Freight Transport: Freight Transport Modelling. Emerald Group Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/9781781902868-014 Abosuliman S. S., Almagrabi A. O. (2021). Computer vision assisted human computer interaction for logistics management using deep learning. Computers and Electrical Engineering, 96, Part A. 1-12. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107555 Ataseven, B. (2013). Yapay Sinir Ağları ile Öngörü Modellemesi. Öneri Dergisi, 10(39), 101-115. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/165799 Awad, M., Khanna, R. (2015). Efficient Learning Machines: Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers (1st ed.). Springer. DOI:10.1007/978- 1-4302-5990-9 Barua, L., Zou, B., Zhou., Y. (2020). Machine learning for international freight transportation management: A comprehensive review. Research in Transportation Business & Management, 34, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2020.100453 Boser, B. E., Guyon, I. M., Vapnik, V.N. (1992). A training algorithm for optimal margin classifiers. Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory, 1992, Colt. Botchkarev, A. (2019). A New Typology Design of Performance Metrics to Measure Errors in Machine Learning Regression Algorithms. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, 14: 45-79. https://doi.org/10.28945/4184 Bousqaoui, H., Slimani, I., Achchab, S. (2021). Comparative analysis of short-term demand predicting models using ARIMA and deep learning. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 11(4): 3319-3328. http://doi.org/10.11591/ijece.v11i4.pp3319-3328 Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. https://doi.org/10.1201/9781315139470 Burnson, P. (2020). Top 50 Third-Party Logistics: Today’s Marketplace not for the faint of heart. Logistics Management, 3PL Services: Vital partners in our global recovery. 4- 12. 42 Coraddu, A., Oneto, L., Ghio, A., Savio, S., Figari, M., Anguita, D. (2015). Machine learning for wear forecasting of naval assets for condition-based maintenance applications. International Conference on Electrical Systems for Aircraft, Railway, Ship Propulsion and Road Vehicles (ESARS), Almanya, Aachen. Çakan, V, A. (2020). Türkiye Yaş İncir Üretimi ve Kuru İncir İhracatı için Öngörü: ARIMA Modeli Yaklaşımı. Journal of Tekirdag Agricultural Faculty, 17(3), 357-368. https://doi.org/10.33462/jotaf.684893 Fattah, J., Ezzine, L., Aman, Z., Moussami, H. E., Lachhab A., (2018). Forecasting of demand using ARIMA model. International Journal of Engineering Business Management, 10, 1-9. https://doi.org/10.1177/1847979018808673 Gao, Y. Chang, D., Chen, C. H., Fang, T. (2018). Deep Learning with Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network for Daily Container Volumes of Storage Yard Predictions in Port. International Conference on Cyberworlds, 2018, Singapur. Gers, F., Schmidhuber, J., Cummins, F. (2000). Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM, Neural Computation, 12(10), 2451-2471. DOI: 10.1049/cp:19991218 Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. The MIT Press. https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=e000xtr&AN=2565107&lang =tr&site=eds-live Grcić, I., Pandžić, H., (2021, 1-6 September). Fault Detection in DC Microgrids using Recurrent Neural Networks. 2021 International Conference on Smart Energy Systems and Technologies, Vasaa, Finlandiya. Gurney, K. (1997). An introduction to neural networks (1st ed.) UCL Pres. https://doi.org/10.1201/9781315273570 Han, J., Kamber, M., Pei J. (2012). Data Mining Concept and Techniques. Elsevier. https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5 Hanke, J., Wiichern, Dean. (2014). Business Forecasting. Pearson Education Limited. (9th ed.) Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer. (2nd ed.) DOI:10.1007/978-0-387-84858-7 Ho, T. K. (1995, 14–16 August). Random Decision Forests. Proceedings of the 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition, Montreal, QC. Hochreiter, S., Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780. DOI:10.1162/neco.1997.9.8.1735 43 Karahan, A. (2003). Tedarik Zinciri Yönetiminde Dağıtım Faaliyetlerinin Optimize Edilmesine Yönelik Bir Model Tasarımı. Yüksek Lisans Tezi, YTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, İstanbul. Kumar, P., Hariharan, K. (2020). Multivariate Time Series Traffic Forecast with Long Short Term Memory based Deep Learning Model. International Conference on Power, Instrumentation, Control and Computing (PICC), 2020, Virtual Conference. Li, H., Gou, L., Zheng, H., Li, H. (2021). Intelligent Fault Diagnosis of Aeroengine Sensors Using Improved Pattern Gradient Spectrum Entropy. International Journal of Aerospace Engineering, 2021, 1-20. https://doi.org/10.1155/2021/8868875 Loaiza, M.F., Solano, R.P., Simancas, R., Ojito, V.H. (2017). Modeling Demand for Air Cargo in the Colombian Context. International Conference on advanced materials science and civil engineering, 2017, Thailand, Phuket. Makridakis, S., Spiliotis, E., Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward. Plos One, 13(3), 1-26. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889 McKinnon, A. C. (2009). Benchmarking Road Freight Transport. Review of a Government Sponsored Programme. Benchmarking, 16(5), 640 – 656. DOI:10.1108/14635770910987850 Montavon, G., Orr, G. B., Müller, K. R. (2012). Neural Networks: Tricks of the Trade. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35289-8_3 Montgomery, D. C., Jennings C. L., Kulahci M. (2008). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, John Wiley and Sons Inc. DOI:10.1016/j.ijforecast.2008.11.004 Moscoso-Lopez J. A., Turias I. J, Come M.J., Ruiz-Aguilar J. J., Cerban M. (2016). Short- term Forecasting of Intermodal Freight Using ANNs and SVR: Case of the Port of Algeciras Bay, Transportation Research Procedia, 18, 108-114. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.015 Nazari, M., Oroojlooy A., Synder LV., Takac M. (2018, 2-8 December). Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems, Montréal, Canada. Önder, E., Kuzu, S. (2014). Forecasting Air Traffic Volumes Using Smoothing Techniques, Journal Of Aeronautics And Space Technologies, 1(7), 65-85. DOI:10.7603/s40690-014-0006-0 Öztemel E. (2012). Yapay Sinir Ağları (3. Baskı). Papatya Yayınları. 44 Pour, S. G., Girosi, F. (2016, 20-22 April). Joint Prediction of Chronic Conditions Onset: Comparing Multivariate Probits with Multiclass Support Vector Machines. Proceedings of the Symposium on Conformal and Probabilistic Prediction with Applications, Madrid, İspanya. Qi, L., Zheng, Z. (2015). Trajectory Prediction of Vessels based on Data Mining and Machine Learning, Journal of Digital Information Management, 14(1), 33-40. Ren, S., Choi, T-M., Lee, K-M., Lin, L. (2020). Intelligent service capacity allocation for cross-border-E-commerce related third-party-forwarding logistics operations: A deep learning approach. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 134, 1-19. DOI: 10.1016/j.tre.2019.101834 Smola, A. J., Schölkopf, B. (2004). A tutorial on support vector regression. Statistics and computing, 14: 199-222. https://doi.org/10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88 Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research,15(1), 1928-1958. Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory (2nd ed.) Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-2440-0 Vapnik, V., Chervonenkis, A. (1964). A note on one class of perceptrons. Automation and Remote Control, 25(1), 112-120. Vapnik, V., Lerner, A. (1963). Pattern recognition using generalized portrait method. Automation and Remote Control, 24, 774–780. Viera S, Pinaya W, Mechelli A. (2017). Using deep learning to investigate the neuroimaging correlates of psychiatric and neurological disorders: Methods and applications. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 74-Part A, 58-75. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2017.01.002 Wang, H., Xu, D. (2017). Parameter Selection Method for Support Vector Regression Based on Adaptive Fusion of the Mixed Kernel Function. Journal of Control Science and Engineering, 1, 1-12. DOI:10.1155/2017/3614790 Wen-Jing, Y., Jian-Hua, C., Jing-Jing, C., Ze-Yi, Jin. (2018, 15-18 July). Forecast Of Logistics Demand Based On Grey Deep Neural. Proceedings of the 2018 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. Chengdu, Çin. Wilson, D. R., Martinez, T. R., (2003). The general inefficiency of batch training for gradient descent learning. Neural Networks, 16(10), 1429-1451. DOI:10.1016/S0893- 6080(03)00138-2 45 Xia, G., Ma, Lu., Wang, D., Sun, Z. (2016). Prediction of Logistics Demand Based on Grey Neural Network Ensemble. The 2016 3rd International Conference on Systems and Informatics, ICSAI 2016, Çin, Shanghai. Yang, C., Chang, P. (2020). Forecasting the Demand for Container Throughput Using a Mixed-Precision Neural Architecture Based on CNN–LSTM. Mathematics, 8, 1-17. DOI:10.3390/math8101784 Yang, D., Yang, Y., Mi, C., Zhao, L., Lam, S. (2020). Logistics demand forecast model for port import and export in coastal area, Journal of Coastal Research, (103): 678-681. Yi, D., Ahn, J., Ji, S. (2020). An Effective Optimization Method for Machine Learning Based on ADAM. Applied Sciences (Switzerland), 10(3), 1-20. DOI:10.3390/app10031073 Yin, Y., Chen, S. (2007, 18-20 December). Research on the prediction model to the highway transportation demand based on moving average and grey theory. International Conference on Grey Systems and Intelligent Services. Çin, Nanjing. Yu, N., Xu, W. Yu, K.L. (2020). Research on Regional Logistics Demand Forecast Based on Improved Support Vector Machine: A Case Study of Qingdao City under the New Free Trade Zone Strategy. Special Edition on Intelligent Information Services, (8), 9551-9564. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2963540. Yuan, W., Chen, J. H., Cao, J. J., Jin, Z. Y. (2018). Forecast Of Logistics Demand Based On Grey Deep Neural Network Model. International Conference on Machine Learning and Cybernetics. Çin, Chengdu. DOI:10.1109/ICMLC.2018.8527006. Zain, Z. M., Alturki, N. M. (2021). COVID-19 Pandemic Forecasting Using CNN- LSTM: A Hybrid Approach. Journal of Control Science and Engineering, 1, 1-23. https://doi.org/10.1155/2021/8785636 46 EKLER EK 1 İstatistiksel Yöntemlerin Deneysel Sonuçları EK 2 Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Deneysel Sonuçları EK 3 MLP Yönteminin Deneysel Sonuçları EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları EK 6 CNN-LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları 47 EK 1 İstatistiksel Yöntemlerin Deneysel Sonuçları * Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Yöntem RMSE MAE RMSE MAE ARIMA (0,1,1)(0,0,0)[0] - - 53,79±0,00 34,22±0,00 Basit hareketli ortalama: K=3 - - 50,23±0,00 31,02±0,00 Basit hareketli ortalama: K=4 - - 52,29±0,00 32,41±0,00 Basit hareketli ortalama: K=5 - - 50,37±0,00 31,06±0,00 Basit üstel düzeltme: α=0,6 - - 50,26±0,00 31,03±0,00 Basit üstel düzeltme: α=0,7 - - 51,00±0,00 31,22±0,00 Basit üstel düzeltme: α=0,8 - - 52,21±0,00 32,34±0,00 Lineer regresyon 35,55±0,00 28,52±0,00 60,49±0,00 39,87±0,00 * : Eğitim aşaması bulunmayan tahmin yöntemlerinin sonuçları – işareti ile belirtilmiştir. 48 EK 2 Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Deneysel Sonuçları Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Yöntem RMSE MAE RMSE MAE K en yakın komşuluk (K=3) 29,68±0,00 23,49±0,00 69,49±0,00 47,88±0,00 K en yakın komşuluk (K=4) 32,62 ±0,00 25,75±0,00 63,74±0,00 41,47±0,00 K en yakın komşuluk (K=5) 33,90±0,00 27,14±0,00 63,93±0,00 42,83±0,00 K en yakın komşuluk (K=10) 35,01±0,00 28,62±0,00 61,65±0,00 39,96±0,00 Destek vektör regresyon (Izgara arama) 35,61±0,00 28,68±0,00 58,58±0,00 38,50±0,00 Regresyon ağacı (Izgara arama) 35,59±0,00 28,55±0,00 59,28±0,00 39,40±0,00 Rassal orman (Izgara arama) 35,59±0,00 28,56±0,02 59,17±0,14 39,28±0,15 49 EK 3 MLP Yönteminin Deneysel Sonuçları Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS G HS D YB ÖO RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 1 5 5 1 0,001 55,67 45,68 11,77 11,84 79,87 63,97 24,36 27,84 1 5 5 1 0,01 51,25 40,37 4,73 4,19 72,87 56,94 10,90 11,76 1 5 5 1 0,1 60,15 50,35 17,84 18,54 88,11 72,88 34,05 37,31 1 5 5 2 0,001 53,21 42,26 5,68 5,35 76,96 61,44 12,42 14,17 1 5 5 2 0,01 57,17 46,83 10,09 10,07 83,62 68,28 21,19 24,35 1 5 5 2 0,1 60,61 50,44 15,23 15,93 89,89 75,31 29,08 31,70 1 5 10 1 0,001 54,35 44,24 10,10 9,77 77,50 61,10 21,78 25,34 1 5 10 1 0,01 54,79 44,75 10,73 10,53 78,35 62,08 22,87 26,46 1 5 10 1 0,1 47,01 37,11 0,22 0,29 61,76 42,93 0,29 0,94 1 5 10 2 0,001 58,53 48,84 16,08 16,59 84,84 69,24 31,57 35,10 1 5 10 2 0,01 53,73 43,05 7,07 6,53 77,30 61,38 15,94 18,63 1 5 10 2 0,1 54,83 44,62 10,02 9,83 78,45 62,53 21,34 24,66 1 5 20 1 0,001 46,64 36,80 0,12 0,10 61,38 42,50 0,09 0,10 1 5 20 1 0,01 46,60 36,76 0,06 0,06 61,36 42,49 0,04 0,05 1 5 20 1 0,1 49,96 40,00 8,21 7,84 69,01 51,43 17,63 20,40 1 5 20 2 0,001 48,48 38,30 3,55 2,88 65,63 47,45 8,98 10,59 1 5 20 2 0,01 50,50 40,51 8,30 8,02 69,50 51,92 17,77 20,60 1 5 20 2 0,1 54,16 44,04 10,25 9,91 77,45 61,21 21,79 25,21 1 5 30 1 0,001 49,84 39,84 7,80 7,38 68,88 51,29 17,20 19,91 1 5 30 1 0,01 46,31 36,51 0,24 0,22 61,17 42,37 0,14 0,07 1 5 30 1 0,1 46,18 36,39 0,22 0,19 61,08 42,33 0,17 0,13 1 5 30 2 0,001 46,47 36,63 0,14 0,13 61,32 42,54 0,09 0,08 1 5 30 2 0,01 46,42 36,59 0,17 0,15 61,27 42,50 0,12 0,09 1 5 30 2 0,1 46,36 36,54 0,25 0,22 61,24 42,49 0,17 0,11 1 5 40 1 0,001 45,71 35,98 0,63 0,54 60,76 42,13 0,41 0,24 1 5 40 1 0,01 46,03 36,25 0,35 0,31 60,99 42,29 0,23 0,14 1 5 40 1 0,1 46,11 36,32 0,21 0,19 61,05 42,34 0,11 0,08 1 5 40 2 0,001 50,06 40,06 8,14 7,79 69,15 51,63 17,54 20,28 1 5 40 2 0,01 46,16 36,36 0,27 0,24 61,13 42,44 0,16 0,10 1 5 40 2 0,1 46,42 36,50 0,34 0,18 61,68 43,38 1,01 1,86 1 5 50 1 0,001 48,81 38,87 7,55 7,02 68,13 50,73 16,76 19,24 1 5 50 1 0,01 45,48 35,78 0,53 0,47 60,62 42,05 0,33 0,18 1 5 50 1 0,1 48,87 38,91 7,46 6,93 68,14 50,71 16,69 19,17 1 5 50 2 0,001 49,79 39,80 8,07 7,68 68,95 51,49 17,42 20,09 1 5 50 2 0,01 49,55 39,58 8,09 7,67 68,78 51,37 17,39 20,02 G: Girdi, HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, SS: Standart Sapma 50 EK 3 MLP Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS G HS D YB ÖO RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 1 5 50 2 0,1 45,91 36,14 0,30 0,27 60,95 42,32 0,17 0,08 1 10 5 1 0,001 48,07 37,87 2,04 1,50 64,68 46,78 5,88 7,57 1 10 5 1 0,01 51,29 41,37 9,38 9,34 70,57 53,00 19,72 22,76 1 10 5 1 0,1 47,52 37,32 0,90 0,47 63,58 45,92 3,02 4,49 1 10 5 2 0,001 52,13 41,65 7,98 7,95 73,71 57,84 16,61 18,89 1 10 5 2 0,01 49,30 38,78 2,93 2,29 67,99 51,05 7,78 9,58 1 10 5 2 0,1 47,51 37,30 0,21 0,27 63,30 45,63 1,72 3,54 1 10 10 1 0,001 46,84 36,95 0,04 0,04 61,66 42,91 0,25 0,56 1 10 10 1 0,01 47,29 37,21 0,87 0,40 62,97 44,78 3,10 4,74 1 10 10 1 0,1 46,81 36,94 0,07 0,05 61,56 42,71 0,15 0,28 1 10 10 2 0,001 47,80 37,63 1,86 1,32 64,31 46,40 5,41 7,00 1 10 10 2 0,01 48,48 38,09 2,39 1,83 66,13 48,91 6,50 8,28 1 10 10 2 0,1 47,05 37,12 0,05 0,10 61,91 43,23 0,35 0,84 1 10 20 1 0,001 46,58 36,75 0,22 0,19 61,34 42,46 0,19 0,18 1 10 20 1 0,01 46,17 36,39 0,20 0,17 61,02 42,21 0,18 0,19 1 10 20 1 0,1 46,46 36,62 0,23 0,16 61,37 42,69 0,43 0,78 1 10 20 2 0,001 46,69 36,84 0,09 0,08 61,44 42,58 0,07 0,05 1 10 20 2 0,01 46,75 36,89 0,05 0,05 61,51 42,65 0,04 0,04 1 10 20 2 0,1 46,79 36,92 0,10 0,08 61,57 42,75 0,12 0,17 1 10 30 1 0,001 46,07 36,30 0,34 0,29 60,99 42,25 0,26 0,20 1 10 30 1 0,01 45,88 36,14 0,26 0,22 60,82 42,10 0,20 0,17 1 10 30 1 0,1 45,98 36,22 0,32 0,29 60,91 42,17 0,20 0,08 1 10 30 2 0,001 46,35 36,53 0,35 0,31 61,23 42,47 0,24 0,15 1 10 30 2 0,01 46,33 36,52 0,09 0,08 61,21 42,45 0,07 0,07 1 10 30 2 0,1 50,21 40,22 8,26 7,94 69,28 51,75 17,68 20,45 1 10 40 1 0,001 45,72 35,99 0,20 0,17 60,76 42,13 0,14 0,09 1 10 40 1 0,01 45,62 35,90 0,24 0,20 60,69 42,09 0,17 0,15 1 10 40 1 0,1 45,71 36,00 0,35 0,31 60,71 42,02 0,22 0,15 1 10 40 2 0,001 46,06 36,28 0,29 0,26 61,05 42,38 0,17 0,07 1 10 40 2 0,01 46,14 36,33 0,19 0,17 61,11 42,45 0,13 0,11 1 10 40 2 0,1 46,19 36,39 0,13 0,11 61,12 42,41 0,11 0,10 1 10 50 1 0,001 45,20 35,53 0,50 0,42 60,48 42,05 0,35 0,23 1 10 50 1 0,01 45,24 35,58 0,50 0,43 60,44 41,94 0,34 0,21 1 10 50 1 0,1 45,10 35,46 0,75 0,64 60,34 41,89 0,51 0,27 1 10 50 2 0,001 45,67 35,93 0,35 0,32 60,80 42,25 0,20 0,11 G: Girdi, HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, SS: Standart Sapma 51 EK 3 MLP Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS G HS D YB ÖO RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 1 10 50 2 0,01 45,53 35,80 0,67 0,60 60,72 42,21 0,41 0,20 1 10 50 2 0,1 45,53 35,80 0,38 0,33 60,72 42,22 0,24 0,15 1 15 5 1 0,001 51,02 41,06 8,88 8,75 70,16 52,62 18,75 21,70 1 15 5 1 0,01 47,05 37,16 0,06 0,06 61,72 42,80 0,15 0,33 1 15 5 1 0,1 47,07 37,18 0,07 0,07 61,71 42,75 0,20 0,43 1 15 5 2 0,001 53,62 42,83 7,12 7,16 77,60 62,23 14,65 16,83 1 15 5 2 0,01 48,69 38,19 2,04 1,43 66,74 49,76 5,91 7,74 1 15 5 2 0,1 47,39 37,25 0,34 0,09 63,02 45,19 1,62 2,94 1 15 10 1 0,001 46,81 36,97 0,06 0,05 61,48 42,51 0,12 0,23 1 15 10 1 0,01 46,82 36,98 0,02 0,02 61,48 42,50 0,07 0,14 1 15 10 1 0,1 46,75 36,91 0,11 0,09 61,42 42,45 0,19 0,32 1 15 10 2 0,001 46,99 37,09 0,07 0,06 61,69 42,81 0,10 0,17 1 15 10 2 0,01 47,05 37,09 0,13 0,05 62,04 43,52 0,81 1,68 1 15 10 2 0,1 47,00 37,08 0,09 0,07 61,82 43,10 0,35 0,77 1 15 20 1 0,001 46,20 36,42 0,15 0,13 61,02 42,20 0,12 0,09 1 15 20 1 0,01 46,47 36,65 0,17 0,15 61,24 42,38 0,14 0,12 1 15 20 1 0,1 46,27 36,48 0,13 0,11 61,09 42,28 0,10 0,08 1 15 20 2 0,001 46,54 36,71 0,25 0,22 61,35 42,52 0,19 0,15 1 15 20 2 0,01 46,46 36,63 0,20 0,17 61,29 42,50 0,15 0,12 1 15 20 2 0,1 46,54 36,71 0,14 0,13 61,34 42,51 0,10 0,06 1 15 30 1 0,001 45,75 36,03 0,30 0,24 60,74 42,06 0,24 0,21 1 15 30 1 0,01 45,75 36,03 0,16 0,13 60,74 42,05 0,13 0,12 1 15 30 1 0,1 45,86 36,12 0,29 0,25 60,80 42,08 0,21 0,14 1 15 30 2 0,001 46,39 36,57 0,20 0,18 61,25 42,48 0,15 0,12 1 15 30 2 0,01 46,44 36,61 0,13 0,12 61,27 42,48 0,08 0,06 1 15 30 2 0,1 46,24 36,44 0,24 0,21 61,13 42,37 0,18 0,13 1 15 40 1 0,001 45,34 35,67 0,32 0,27 60,48 41,95 0,25 0,18 1 15 40 1 0,01 45,10 35,47 0,38 0,31 60,32 41,86 0,27 0,18 1 15 40 1 0,1 45,36 35,68 0,40 0,35 60,51 41,96 0,27 0,16 1 15 40 2 0,001 45,77 36,01 0,30 0,26 60,86 42,29 0,21 0,16 1 15 40 2 0,01 45,73 35,98 0,42 0,36 60,84 42,28 0,27 0,17 1 15 40 2 0,1 46,10 36,31 0,21 0,19 61,07 42,38 0,14 0,09 1 15 50 1 0,001 44,63 35,06 0,51 0,42 60,03 41,77 0,39 0,26 1 15 50 1 0,01 44,63 35,04 0,39 0,33 60,06 41,81 0,29 0,16 1 15 50 1 0,1 44,61 35,05 0,67 0,55 60,03 41,74 0,47 0,27 G: Girdi, HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, SS: Standart Sapma 52 EK 3: MLP Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS G HS D YB ÖO RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 1 15 50 2 0,001 45,41 35,72 1,12 0,95 60,63 42,13 0,68 0,34 1 15 50 2 0,01 45,06 35,39 0,25 0,22 60,42 42,04 0,17 0,10 1 15 50 2 0,1 45,60 35,87 0,33 0,30 60,74 42,18 0,19 0,09 G: Girdi, HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, SS: Standart Sapma 53 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 5 1 0,1 0,1 38,26 30,25 3,14 1,40 63,48 44,30 9,68 10,64 8 1 5 1 0,1 0,3 37,13 29,78 2,25 1,04 59,68 40,10 7,68 8,39 8 1 5 1 0,1 0,5 39,72 31,02 3,39 1,60 67,24 48,49 10,26 11,30 8 1 5 1 0,01 0,1 37,80 28,92 0,33 0,26 57,84 39,24 0,82 0,74 8 1 5 1 0,01 0,3 41,43 31,63 3,50 2,63 64,35 44,06 6,49 5,87 8 1 5 1 0,01 0,5 45,91 35,37 6,23 5,40 72,15 53,07 10,14 12,29 8 1 5 1 0,001 0,1 37,71 29,22 0,42 0,60 54,51 36,21 1,38 2,20 8 1 5 1 0,001 0,3 38,26 29,39 0,46 0,50 57,52 39,78 2,13 1,89 8 1 5 1 0,001 0,5 40,14 30,67 2,41 1,97 61,49 40,84 4,69 4,66 8 1 5 2 0,1 0,1 37,31 30,53 1,21 1,48 53,44 33,94 1,17 1,48 8 1 5 2 0,1 0,3 37,82 31,21 0,57 0,56 53,25 33,34 0,91 0,93 8 1 5 2 0,1 0,5 43,13 34,70 5,72 3,15 65,14 47,09 18,06 20,55 8 1 5 2 0,01 0,1 37,30 28,66 0,46 0,23 55,65 38,33 2,06 1,34 8 1 5 2 0,01 0,3 40,41 30,80 0,56 0,34 62,74 42,02 1,04 1,18 8 1 5 2 0,01 0,5 42,64 32,64 4,19 3,34 66,09 46,34 7,67 7,86 8 1 5 2 0,001 0,1 38,12 29,48 0,66 0,45 54,84 38,11 1,02 2,36 8 1 5 2 0,001 0,3 39,02 29,84 0,78 0,75 58,49 40,17 1,69 1,23 8 1 5 2 0,001 0,5 40,27 30,71 1,20 0,92 62,33 41,54 2,69 2,54 8 1 8 1 0,1 0,1 37,24 29,42 1,52 0,73 63,31 43,81 7,30 7,82 8 1 8 1 0,1 0,3 36,36 29,35 0,46 0,39 57,88 38,05 4,62 4,68 8 1 8 1 0,1 0,5 39,39 31,34 7,00 4,95 65,03 46,22 14,08 16,39 8 1 8 1 0,01 0,1 37,64 28,86 0,58 0,36 57,50 38,99 1,53 0,86 8 1 8 1 0,01 0,3 40,18 30,62 2,40 1,81 63,03 42,62 4,60 4,20 8 1 8 1 0,01 0,5 42,16 32,10 2,01 1,53 67,09 46,35 3,81 4,17 8 1 8 1 0,001 0,1 37,33 28,92 0,34 0,19 54,71 36,40 1,08 2,57 8 1 8 1 0,001 0,3 39,00 29,78 0,69 0,43 58,10 38,45 1,87 2,87 8 1 8 1 0,001 0,5 41,88 31,97 0,87 0,58 64,70 43,83 2,11 1,75 8 1 8 2 0,1 0,1 37,91 31,16 1,33 1,66 54,27 34,38 4,13 4,15 8 1 8 2 0,1 0,3 41,85 34,21 7,48 5,18 60,59 41,91 18,25 20,99 8 1 8 2 0,1 0,5 41,88 34,35 9,81 7,79 61,98 43,41 18,73 21,62 8 1 8 2 0,01 0,1 37,32 28,74 0,68 0,30 56,04 37,98 2,88 2,10 8 1 8 2 0,01 0,3 40,16 30,64 2,85 2,09 62,45 42,42 5,40 4,37 8 1 8 2 0,01 0,5 40,01 30,50 1,33 0,95 62,39 41,54 2,34 1,89 8 1 8 2 0,001 0,1 37,14 28,68 0,19 0,45 54,07 35,20 1,02 0,99 8 1 8 2 0,001 0,3 38,52 29,38 0,62 0,38 58,11 39,76 1,88 2,28 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 54 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 8 2 0,001 0,5 41,18 31,51 3,06 2,38 62,55 42,78 6,79 5,68 8 1 10 1 0,1 0,1 36,46 29,79 0,08 0,09 55,14 35,30 0,17 0,17 8 1 10 1 0,1 0,3 37,62 30,84 1,89 1,74 54,86 35,01 0,47 0,48 8 1 10 1 0,1 0,5 36,04 28,94 0,21 0,50 59,19 39,29 3,85 3,83 8 1 10 1 0,01 0,1 37,30 28,60 0,68 0,41 57,69 39,12 1,30 0,78 8 1 10 1 0,01 0,3 40,11 30,53 1,53 1,17 63,03 42,45 2,94 2,13 8 1 10 1 0,01 0,5 42,32 32,26 2,97 2,23 67,64 47,57 6,10 6,32 8 1 10 1 0,001 0,1 37,04 28,64 0,35 0,12 54,49 36,58 0,79 2,01 8 1 10 1 0,001 0,3 38,23 29,38 1,24 0,98 57,42 39,26 1,94 2,31 8 1 10 1 0,001 0,5 42,09 32,16 3,55 2,80 64,99 45,04 6,36 6,59 8 1 10 2 0,1 0,1 37,96 31,35 0,95 0,99 53,05 33,15 1,16 1,17 8 1 10 2 0,1 0,3 38,52 31,93 0,54 0,59 52,37 32,48 0,53 0,48 8 1 10 2 0,1 0,5 40,46 32,94 4,25 2,18 58,54 39,47 13,90 15,75 8 1 10 2 0,01 0,1 37,02 28,52 0,47 0,17 55,50 37,83 2,17 1,80 8 1 10 2 0,01 0,3 39,56 30,30 3,40 2,48 60,33 41,33 7,16 5,76 8 1 10 2 0,01 0,5 43,36 33,14 2,93 2,29 68,15 47,85 5,08 5,41 8 1 10 2 0,001 0,1 37,30 28,84 0,32 0,26 54,33 37,30 1,15 1,48 8 1 10 2 0,001 0,3 38,46 29,52 0,80 0,69 57,81 38,39 1,45 2,25 8 1 10 2 0,001 0,5 40,21 30,56 1,44 0,92 61,74 41,55 3,93 2,54 8 1 20 1 0,1 0,1 36,22 29,48 0,41 0,56 56,13 36,29 1,91 1,89 8 1 20 1 0,1 0,3 36,91 29,52 2,37 1,08 60,30 40,75 7,42 8,13 8 1 20 1 0,1 0,5 40,35 31,91 5,93 3,70 66,67 48,29 13,85 15,87 8 1 20 1 0,01 0,1 37,54 28,73 0,83 0,48 58,79 39,95 2,50 1,48 8 1 20 1 0,01 0,3 40,14 30,61 2,76 2,05 66,01 46,09 6,10 5,78 8 1 20 1 0,01 0,5 43,91 33,49 2,72 2,15 73,21 54,16 5,15 6,75 8 1 20 1 0,001 0,1 36,85 28,46 0,13 0,09 53,96 36,43 1,16 1,20 8 1 20 1 0,001 0,3 38,59 29,55 0,95 0,67 58,55 38,97 2,28 1,09 8 1 20 1 0,001 0,5 40,47 30,95 2,07 1,63 62,19 41,96 3,58 2,76 8 1 20 2 0,1 0,1 37,55 30,93 0,94 0,97 53,55 33,68 1,16 1,17 8 1 20 2 0,1 0,3 37,50 30,86 0,67 0,68 53,55 33,65 0,88 0,91 8 1 20 2 0,1 0,5 37,51 30,87 0,59 0,59 53,51 33,59 0,76 0,80 8 1 20 2 0,01 0,1 36,38 28,26 0,14 0,07 54,55 37,30 1,11 0,83 8 1 20 2 0,01 0,3 39,35 30,01 1,27 0,92 62,81 41,88 2,06 1,39 8 1 20 2 0,01 0,5 40,57 30,93 2,62 1,94 64,73 44,60 5,49 5,45 8 1 20 2 0,001 0,1 36,98 28,57 0,25 0,07 53,60 36,43 0,37 0,85 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 55 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 20 2 0,001 0,3 38,08 29,19 0,82 0,62 57,04 38,56 1,57 0,54 8 1 20 2 0,001 0,5 40,32 30,88 1,73 1,28 61,90 41,15 3,45 2,49 8 1 30 1 0,1 0,1 36,61 29,95 0,07 0,08 54,84 35,00 0,14 0,14 8 1 30 1 0,1 0,3 35,97 29,14 0,43 0,64 57,28 37,43 2,34 2,34 8 1 30 1 0,1 0,5 37,55 30,19 2,65 1,17 59,30 39,81 8,74 9,56 8 1 30 1 0,01 0,1 36,66 28,22 0,33 0,22 58,19 39,32 1,83 0,91 8 1 30 1 0,01 0,3 37,40 29,03 1,79 0,78 62,86 42,27 5,08 4,57 8 1 30 1 0,01 0,5 37,69 29,86 3,27 1,77 62,14 42,47 7,83 8,31 8 1 30 1 0,001 0,1 36,82 28,40 0,11 0,06 54,66 37,31 0,67 0,88 8 1 30 1 0,001 0,3 38,06 29,07 0,70 0,52 57,71 38,63 1,73 1,43 8 1 30 1 0,001 0,5 42,61 32,51 0,87 0,66 66,86 45,55 1,58 1,80 8 1 30 2 0,1 0,1 37,03 30,30 1,01 1,17 54,89 35,00 2,83 2,86 8 1 30 2 0,1 0,3 38,60 31,36 1,78 0,65 57,48 37,96 9,82 10,67 8 1 30 2 0,1 0,5 37,96 31,32 0,30 0,33 52,93 32,98 0,32 0,29 8 1 30 2 0,01 0,1 36,22 28,04 0,16 0,12 55,14 37,72 0,73 0,55 8 1 30 2 0,01 0,3 39,15 29,84 2,20 1,54 62,97 42,80 4,44 3,57 8 1 30 2 0,01 0,5 43,21 32,87 2,87 2,20 72,08 52,63 3,73 4,74 8 1 30 2 0,001 0,1 36,91 28,43 0,21 0,08 54,86 36,65 1,37 0,96 8 1 30 2 0,001 0,3 39,11 29,89 1,89 1,50 59,47 39,84 3,80 2,55 8 1 30 2 0,001 0,5 41,89 31,99 2,63 2,05 64,94 44,16 4,66 4,21 8 1 40 1 0,1 0,1 36,69 30,04 0,07 0,08 54,69 34,85 0,13 0,14 8 1 40 1 0,1 0,3 36,25 29,51 0,53 0,67 56,10 36,23 1,98 1,95 8 1 40 1 0,1 0,5 36,54 29,88 0,01 0,01 54,97 35,14 0,02 0,02 8 1 40 1 0,01 0,1 36,21 28,02 0,27 0,06 58,76 39,64 1,87 0,88 8 1 40 1 0,01 0,3 36,92 28,80 1,01 0,33 62,46 41,91 3,41 3,13 8 1 40 1 0,01 0,5 35,72 28,93 0,07 0,09 57,41 37,44 0,35 0,33 8 1 40 1 0,001 0,1 36,87 28,40 0,18 0,10 54,96 37,37 0,44 0,58 8 1 40 1 0,001 0,3 37,70 28,81 0,65 0,43 57,22 38,78 1,72 1,27 8 1 40 1 0,001 0,5 42,07 32,06 2,39 1,85 65,66 44,75 4,40 3,49 8 1 40 2 0,1 0,1 36,58 29,86 0,68 0,82 55,45 35,59 2,28 2,29 8 1 40 2 0,1 0,3 37,26 30,20 0,61 0,64 57,10 37,37 6,66 7,02 8 1 40 2 0,1 0,5 36,88 30,17 0,77 0,93 54,95 35,06 2,51 2,52 8 1 40 2 0,01 0,1 35,84 28,04 0,22 0,36 54,33 36,86 1,20 1,33 8 1 40 2 0,01 0,3 36,47 28,39 0,85 0,27 59,14 39,40 2,34 1,33 8 1 40 2 0,01 0,5 39,93 30,71 3,63 2,29 65,77 45,56 6,45 7,11 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 56 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 40 2 0,001 0,1 36,83 28,45 0,12 0,06 54,84 36,84 0,55 1,56 8 1 40 2 0,001 0,3 43,69 34,25 11,71 11,03 67,10 49,17 18,77 21,67 8 1 40 2 0,001 0,5 41,72 31,80 1,23 0,98 64,98 43,73 1,99 1,84 8 1 50 1 0,1 0,1 36,46 29,75 0,53 0,68 55,59 35,73 2,06 2,05 8 1 50 1 0,1 0,3 36,68 30,03 0,06 0,07 54,70 34,85 0,11 0,11 8 1 50 1 0,1 0,5 36,39 29,67 0,49 0,63 55,72 35,87 1,98 1,96 8 1 50 1 0,01 0,1 35,61 28,50 0,15 0,36 56,22 36,82 1,24 1,21 8 1 50 1 0,01 0,3 36,32 29,10 1,22 0,20 58,68 38,57 3,90 3,49 8 1 50 1 0,01 0,5 37,94 30,30 4,84 2,92 61,33 41,94 9,53 10,76 8 1 50 1 0,001 0,1 41,89 32,99 11,51 10,40 63,75 47,33 19,31 21,25 8 1 50 1 0,001 0,3 38,12 29,10 0,73 0,50 58,39 39,42 1,62 0,90 8 1 50 1 0,001 0,5 42,12 32,16 3,22 2,55 65,87 45,19 5,40 6,30 8 1 50 2 0,1 0,1 36,67 30,02 0,20 0,21 54,74 34,89 0,36 0,37 8 1 50 2 0,1 0,3 37,04 30,40 0,28 0,28 54,11 34,23 0,43 0,46 8 1 50 2 0,1 0,5 36,73 30,09 0,20 0,22 54,62 34,77 0,38 0,39 8 1 50 2 0,01 0,1 35,91 28,33 0,12 0,44 54,11 36,93 1,28 0,99 8 1 50 2 0,01 0,3 38,02 29,08 1,55 0,90 61,47 41,03 2,76 1,85 8 1 50 2 0,01 0,5 39,27 30,10 2,13 1,41 67,03 46,50 3,17 3,74 8 1 50 2 0,001 0,1 36,79 28,44 0,15 0,17 54,71 37,09 1,06 0,87 8 1 50 2 0,001 0,3 38,66 29,55 0,90 0,63 59,10 39,94 1,68 0,89 8 1 50 2 0,001 0,5 41,37 31,56 3,02 2,34 64,31 43,88 5,59 4,78 8 1 100 1 0,1 0,1 36,55 29,87 0,48 0,54 55,15 35,27 1,32 1,25 8 1 100 1 0,1 0,3 36,65 30,00 0,16 0,17 54,77 34,93 0,31 0,31 8 1 100 1 0,1 0,5 36,44 29,71 0,54 0,69 55,56 35,71 2,07 2,06 8 1 100 1 0,01 0,1 35,33 28,44 0,58 0,70 56,47 36,89 1,03 0,49 8 1 100 1 0,01 0,3 35,86 29,11 0,08 0,09 56,75 36,83 0,32 0,29 8 1 100 1 0,01 0,5 35,81 29,05 0,07 0,09 56,95 37,02 0,31 0,28 8 1 100 1 0,001 0,1 36,84 28,33 0,20 0,10 55,86 38,44 0,82 0,70 8 1 100 1 0,001 0,3 39,17 29,81 0,98 0,68 61,31 41,25 2,07 1,12 8 1 100 1 0,001 0,5 43,46 33,16 2,06 1,63 68,84 48,04 3,37 4,07 8 1 100 2 0,1 0,1 35,92 29,16 0,23 0,36 56,84 36,96 1,43 1,43 8 1 100 2 0,1 0,3 36,08 29,38 0,07 0,09 56,05 36,19 0,21 0,20 8 1 100 2 0,1 0,5 36,14 29,45 0,10 0,12 55,89 36,03 0,29 0,27 8 1 100 2 0,01 0,1 35,10 28,03 0,46 0,51 55,30 37,00 0,82 1,47 8 1 100 2 0,01 0,3 35,58 28,10 0,63 0,53 60,31 40,21 1,72 1,80 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 57 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 100 2 0,01 0,5 37,82 29,77 3,08 1,46 63,78 44,23 7,44 7,99 8 1 100 2 0,001 0,1 36,65 28,27 0,07 0,03 55,13 37,75 0,68 0,75 8 1 100 2 0,001 0,3 38,37 29,30 1,19 0,77 59,10 39,74 2,83 1,84 8 1 100 2 0,001 0,5 43,37 33,03 1,36 1,04 68,64 47,88 2,30 2,85 8 2 5 1 0,1 0,1 36,18 29,48 0,35 0,40 55,90 36,02 1,03 0,97 8 2 5 1 0,1 0,3 37,53 30,21 2,36 0,94 58,94 39,44 8,50 9,27 8 2 5 1 0,1 0,5 37,93 30,56 2,86 1,27 59,01 39,59 9,47 10,42 8 2 5 1 0,01 0,1 36,48 27,47 1,66 0,99 59,59 40,51 3,31 2,11 8 2 5 1 0,01 0,3 39,16 29,60 0,91 0,76 62,76 41,36 2,71 2,13 8 2 5 1 0,01 0,5 42,73 32,51 3,37 2,90 68,18 46,79 4,62 5,07 8 2 5 1 0,001 0,1 37,09 28,55 0,62 0,74 57,65 38,79 2,68 2,51 8 2 5 1 0,001 0,3 37,76 28,90 1,66 1,62 60,48 40,01 2,66 2,50 8 2 5 1 0,001 0,5 39,62 30,34 1,68 1,85 61,49 40,10 2,93 2,56 8 2 5 2 0,1 0,1 39,01 31,69 1,82 0,65 56,95 37,41 9,61 10,40 8 2 5 2 0,1 0,3 40,24 32,63 6,76 4,63 60,69 41,80 14,83 17,03 8 2 5 2 0,1 0,5 37,95 31,34 0,97 1,01 53,06 33,18 1,16 1,16 8 2 5 2 0,01 0,1 35,71 27,10 1,00 0,82 58,98 40,92 2,26 2,16 8 2 5 2 0,01 0,3 38,13 28,76 0,74 0,70 61,57 40,72 1,34 1,81 8 2 5 2 0,01 0,5 43,56 33,35 3,20 2,66 70,56 49,73 3,94 4,93 8 2 5 2 0,001 0,1 37,01 28,68 1,17 1,01 57,61 38,97 2,82 3,22 8 2 5 2 0,001 0,3 37,79 28,78 0,62 0,67 56,14 36,40 2,46 4,11 8 2 5 2 0,001 0,5 40,43 31,11 1,91 1,38 63,34 42,45 4,19 3,40 8 2 8 1 0,1 0,1 36,52 29,52 0,46 0,50 57,57 37,74 4,88 4,94 8 2 8 1 0,1 0,3 37,63 30,03 1,59 0,66 60,54 41,03 8,41 8,95 8 2 8 1 0,1 0,5 36,30 29,61 0,45 0,50 55,65 35,78 1,19 1,13 8 2 8 1 0,01 0,1 36,17 27,58 1,75 1,02 58,64 39,80 4,56 2,84 8 2 8 1 0,01 0,3 38,33 28,92 1,14 0,85 62,46 40,65 1,99 2,57 8 2 8 1 0,01 0,5 43,16 33,05 2,25 1,82 70,49 50,11 4,39 5,07 8 2 8 1 0,001 0,1 36,57 28,06 0,65 0,52 55,04 37,38 0,90 1,78 8 2 8 1 0,001 0,3 37,88 29,03 2,42 1,73 58,32 39,26 4,08 3,16 8 2 8 1 0,001 0,5 41,28 31,63 3,05 2,59 64,78 42,75 5,92 4,31 8 2 8 2 0,1 0,1 37,73 30,95 1,24 1,59 54,57 34,69 4,22 4,23 8 2 8 2 0,1 0,3 37,54 30,90 0,98 1,02 53,63 33,73 1,46 1,47 8 2 8 2 0,1 0,5 37,89 30,49 3,12 1,48 59,38 39,99 9,59 10,61 8 2 8 2 0,01 0,1 36,37 27,31 1,63 0,96 59,67 41,15 3,31 2,86 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 58 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 2 8 2 0,01 0,3 37,20 27,96 1,25 1,04 60,72 40,40 2,26 1,75 8 2 8 2 0,01 0,5 44,80 34,41 4,78 4,06 70,28 49,99 6,98 8,90 8 2 8 2 0,001 0,1 36,41 28,13 0,55 0,55 57,68 39,37 1,35 2,19 8 2 8 2 0,001 0,3 37,31 28,39 0,74 0,77 58,38 38,34 2,09 2,14 8 2 8 2 0,001 0,5 38,99 29,69 1,16 0,78 61,98 40,14 3,00 2,45 8 2 10 1 0,1 0,1 36,22 29,53 0,36 0,41 55,77 35,90 0,89 0,86 8 2 10 1 0,1 0,3 36,32 28,83 0,34 0,81 61,68 41,77 4,14 4,11 8 2 10 1 0,1 0,5 36,20 29,50 0,46 0,53 55,94 36,05 1,30 1,24 8 2 10 1 0,01 0,1 36,18 27,26 0,94 0,83 62,41 43,32 3,35 4,15 8 2 10 1 0,01 0,3 40,51 30,59 3,36 2,73 66,72 45,42 7,15 7,86 8 2 10 1 0,01 0,5 42,96 32,80 3,42 2,94 69,78 49,06 5,55 6,98 8 2 10 1 0,001 0,1 36,08 27,60 0,40 0,56 57,67 40,15 2,54 2,14 8 2 10 1 0,001 0,3 36,53 27,83 0,55 0,34 57,26 38,42 2,51 1,87 8 2 10 1 0,001 0,5 39,50 30,12 0,98 0,87 64,26 43,10 2,88 3,04 8 2 10 2 0,1 0,1 37,34 30,69 0,56 0,56 53,74 33,83 0,79 0,84 8 2 10 2 0,1 0,3 38,62 31,30 2,50 1,43 57,99 38,50 9,80 10,65 8 2 10 2 0,1 0,5 37,89 30,65 1,60 0,73 57,63 38,02 8,24 8,90 8 2 10 2 0,01 0,1 34,58 26,29 0,55 0,41 59,94 42,94 1,57 1,59 8 2 10 2 0,01 0,3 37,86 28,51 2,28 1,71 61,30 40,73 3,28 1,83 8 2 10 2 0,01 0,5 43,07 32,98 1,67 1,50 68,82 48,48 3,79 4,67 8 2 10 2 0,001 0,1 36,30 27,90 0,47 0,33 56,06 38,34 1,13 2,16 8 2 10 2 0,001 0,3 36,94 28,23 0,23 0,32 56,81 38,27 2,78 2,81 8 2 10 2 0,001 0,5 38,94 29,67 3,01 2,23 61,17 40,87 6,87 6,05 8 2 20 1 0,1 0,1 36,18 29,39 0,64 0,83 56,70 36,84 2,59 2,58 8 2 20 1 0,1 0,3 36,45 29,73 0,56 0,72 55,68 35,83 2,19 2,18 8 2 20 1 0,1 0,5 36,43 29,71 0,51 0,68 55,69 35,84 2,13 2,12 8 2 20 1 0,01 0,1 35,08 26,31 1,67 1,21 62,53 44,55 3,24 4,64 8 2 20 1 0,01 0,3 37,67 28,45 1,62 1,36 64,94 44,17 3,32 3,53 8 2 20 1 0,01 0,5 41,88 32,05 2,06 1,65 68,61 48,01 4,62 4,65 8 2 20 1 0,001 0,1 35,38 27,43 0,67 0,69 57,38 40,73 2,67 1,50 8 2 20 1 0,001 0,3 37,20 28,43 0,98 0,65 57,85 38,62 2,32 1,17 8 2 20 1 0,001 0,5 41,10 31,29 2,32 2,02 65,01 43,51 3,55 3,13 8 2 20 2 0,1 0,1 36,65 29,84 0,56 0,89 55,94 36,08 3,45 3,46 8 2 20 2 0,1 0,3 37,26 30,62 1,04 1,07 54,00 34,13 1,37 1,40 8 2 20 2 0,1 0,5 37,54 30,91 0,91 0,94 53,57 33,67 1,22 1,26 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 59 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 2 20 2 0,01 0,1 33,98 26,01 0,81 0,81 59,32 42,86 1,49 1,87 8 2 20 2 0,01 0,3 37,41 28,04 2,33 1,88 62,50 42,03 2,01 0,91 8 2 20 2 0,01 0,5 42,65 32,54 3,12 2,47 68,37 47,14 5,14 5,98 8 2 20 2 0,001 0,1 35,80 27,48 0,36 0,41 55,71 39,74 0,95 1,20 8 2 20 2 0,001 0,3 36,43 27,69 0,79 0,68 57,93 39,18 2,49 2,20 8 2 20 2 0,001 0,5 39,67 30,33 1,48 1,21 63,06 41,33 2,04 1,12 8 2 30 1 0,1 0,1 36,54 29,83 0,57 0,72 55,45 35,60 2,14 2,13 8 2 30 1 0,1 0,3 36,53 29,81 0,56 0,74 55,56 35,71 2,32 2,31 8 2 30 1 0,1 0,5 36,29 29,51 0,70 0,89 56,41 36,55 2,62 2,61 8 2 30 1 0,01 0,1 34,78 26,13 0,60 0,56 59,74 42,96 3,22 2,82 8 2 30 1 0,01 0,3 38,80 29,23 2,52 2,25 67,50 47,87 4,42 4,40 8 2 30 1 0,01 0,5 41,17 31,41 3,47 2,40 70,51 50,65 5,87 7,37 8 2 30 1 0,001 0,1 34,20 26,28 0,62 0,60 57,64 40,41 1,64 1,59 8 2 30 1 0,001 0,3 36,87 27,81 1,30 0,92 59,42 39,79 1,41 0,45 8 2 30 1 0,001 0,5 40,47 30,84 2,11 1,88 65,12 43,13 3,76 2,53 8 2 30 2 0,1 0,1 36,69 29,96 0,83 0,98 55,39 35,50 2,58 2,61 8 2 30 2 0,1 0,3 36,83 30,17 0,43 0,45 54,51 34,64 0,76 0,79 8 2 30 2 0,1 0,5 37,10 30,45 0,62 0,63 54,12 34,21 1,02 1,08 8 2 30 2 0,01 0,1 34,29 26,23 1,00 0,64 59,18 43,15 2,35 2,08 8 2 30 2 0,01 0,3 37,37 27,91 1,90 1,49 62,15 43,21 3,94 4,28 8 2 30 2 0,01 0,5 40,58 30,89 3,00 2,48 66,28 45,11 5,16 5,87 8 2 30 2 0,001 0,1 35,19 27,23 0,56 0,32 58,01 40,69 1,45 1,05 8 2 30 2 0,001 0,3 36,18 27,47 0,48 0,35 57,75 39,21 2,57 0,69 8 2 30 2 0,001 0,5 39,04 29,54 2,21 1,78 62,54 41,28 3,05 1,49 8 2 40 1 0,1 0,1 36,52 29,81 0,56 0,71 55,48 35,63 2,12 2,10 8 2 40 1 0,1 0,3 36,57 29,86 0,59 0,74 55,40 35,54 2,16 2,15 8 2 40 1 0,1 0,5 36,27 29,49 0,68 0,87 56,44 36,58 2,58 2,56 8 2 40 1 0,01 0,1 34,13 25,64 0,64 0,71 62,28 47,29 1,83 1,63 8 2 40 1 0,01 0,3 36,66 27,89 1,66 0,95 62,31 42,37 4,75 4,01 8 2 40 1 0,01 0,5 38,42 29,89 3,85 2,39 64,22 44,53 8,10 8,55 8 2 40 1 0,001 0,1 34,30 26,35 0,38 0,29 58,21 41,47 3,02 1,61 8 2 40 1 0,001 0,3 35,09 26,62 0,44 0,21 57,79 40,54 0,49 1,62 8 2 40 1 0,001 0,5 39,36 29,75 1,43 1,14 63,02 41,44 3,17 2,88 8 2 40 2 0,1 0,1 36,48 29,82 0,23 0,24 55,11 35,27 0,47 0,47 8 2 40 2 0,1 0,3 36,63 29,97 0,35 0,37 54,85 34,99 0,66 0,67 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 60 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 2 40 2 0,1 0,5 36,59 29,94 0,19 0,21 54,89 35,04 0,38 0,38 8 2 40 2 0,01 0,1 33,63 25,93 0,92 0,86 61,10 45,12 3,46 2,97 8 2 40 2 0,01 0,3 35,09 26,38 0,60 0,27 60,03 41,12 1,09 2,44 8 2 40 2 0,01 0,5 39,20 29,81 2,26 1,86 65,54 44,54 5,23 5,98 8 2 40 2 0,001 0,1 34,64 26,78 1,31 0,90 56,88 41,44 2,04 2,38 8 2 40 2 0,001 0,3 37,60 28,21 1,38 0,88 61,82 41,56 2,13 1,09 8 2 40 2 0,001 0,5 40,32 30,58 2,45 2,13 64,16 42,90 3,47 3,21 8 2 50 1 0,1 0,1 36,75 30,11 0,20 0,21 54,59 34,74 0,37 0,38 8 2 50 1 0,1 0,3 36,29 29,51 0,70 0,89 56,40 36,54 2,62 2,60 8 2 50 1 0,1 0,5 36,81 30,17 0,04 0,04 54,48 34,62 0,07 0,07 8 2 50 1 0,01 0,1 34,11 25,64 1,13 1,14 61,48 44,34 1,71 2,19 8 2 50 1 0,01 0,3 36,10 27,65 2,95 1,84 62,84 43,20 7,14 6,85 8 2 50 1 0,01 0,5 36,46 28,74 4,20 2,87 59,54 40,16 7,52 7,07 8 2 50 1 0,001 0,1 34,21 26,22 0,22 0,35 58,85 41,62 2,36 1,86 8 2 50 1 0,001 0,3 36,00 27,04 0,59 0,59 58,24 40,83 0,87 1,08 8 2 50 1 0,001 0,5 39,13 29,59 1,65 1,30 63,41 41,27 3,08 2,27 8 2 50 2 0,1 0,1 36,11 29,31 0,54 0,73 56,78 36,92 2,38 2,36 8 2 50 2 0,1 0,3 36,26 29,53 0,41 0,56 56,00 36,16 1,89 1,87 8 2 50 2 0,1 0,5 36,31 29,59 0,45 0,60 55,90 36,05 1,96 1,94 8 2 50 2 0,01 0,1 34,17 26,57 2,52 3,03 61,38 45,51 3,58 4,42 8 2 50 2 0,01 0,3 34,96 26,37 0,75 0,72 59,45 40,38 1,49 2,31 8 2 50 2 0,01 0,5 38,64 29,37 1,50 1,17 66,11 45,62 2,96 2,17 8 2 50 2 0,001 0,1 34,68 26,59 1,03 1,01 56,99 41,14 0,84 2,30 8 2 50 2 0,001 0,3 35,92 27,24 0,53 0,55 58,13 40,40 2,29 2,21 8 2 50 2 0,001 0,5 40,39 30,46 1,22 1,20 64,80 43,45 1,95 1,95 8 2 100 1 0,1 0,1 36,26 29,48 0,67 0,86 56,45 36,59 2,57 2,55 8 2 100 1 0,1 0,3 36,78 30,14 0,03 0,04 54,52 34,67 0,06 0,06 8 2 100 1 0,1 0,5 36,59 29,94 0,22 0,24 54,89 35,05 0,45 0,45 8 2 100 1 0,01 0,1 33,11 25,59 0,53 0,70 58,53 41,70 4,68 5,57 8 2 100 1 0,01 0,3 33,15 26,15 1,19 1,37 55,91 36,73 1,33 1,29 8 2 100 1 0,01 0,5 35,36 28,56 1,14 1,25 56,50 36,68 0,48 0,30 8 2 100 1 0,001 0,1 33,22 25,41 0,90 0,92 59,26 42,86 2,01 1,69 8 2 100 1 0,001 0,3 34,82 26,15 1,65 1,27 58,69 41,04 1,54 0,39 8 2 100 1 0,001 0,5 40,82 31,01 0,66 0,57 65,94 45,21 2,18 2,30 8 2 100 2 0,1 0,1 35,97 29,25 0,10 0,12 56,38 36,49 0,30 0,28 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 61 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 2 100 2 0,1 0,3 35,90 29,13 0,22 0,35 56,91 37,03 1,39 1,39 8 2 100 2 0,1 0,5 36,09 29,39 0,08 0,10 56,03 36,17 0,23 0,22 8 2 100 2 0,01 0,1 32,86 25,80 1,39 1,78 62,88 46,99 3,42 2,71 8 2 100 2 0,01 0,3 32,53 25,21 0,78 0,88 57,25 38,46 1,27 1,85 8 2 100 2 0,01 0,5 33,72 26,54 0,45 0,56 56,62 37,93 0,72 1,56 8 2 100 2 0,001 0,1 33,36 25,50 0,55 0,59 58,71 43,38 0,73 0,84 8 2 100 2 0,001 0,3 35,77 26,66 1,16 0,71 60,29 42,48 2,65 1,93 8 2 100 2 0,001 0,5 40,57 30,88 3,19 2,60 64,57 43,28 4,17 4,28 16 1 5 1 0,1 0,1 35,93 29,19 0,27 0,32 56,63 36,72 0,94 0,86 16 1 5 1 0,1 0,3 38,59 30,57 3,19 1,37 63,20 44,07 10,43 11,41 16 1 5 1 0,1 0,5 38,36 30,36 3,12 1,36 63,31 44,15 9,94 10,90 16 1 5 1 0,01 0,1 37,48 28,79 0,59 0,29 56,85 38,70 1,98 1,53 16 1 5 1 0,01 0,3 39,34 29,99 0,91 0,69 61,09 41,05 1,68 0,73 16 1 5 1 0,01 0,5 44,35 33,93 2,83 2,26 69,85 49,77 4,88 6,37 16 1 5 1 0,001 0,1 37,41 29,01 0,37 0,31 53,93 35,06 1,51 1,55 16 1 5 1 0,001 0,3 37,90 28,98 0,64 0,50 55,84 37,86 1,43 2,17 16 1 5 1 0,001 0,5 39,43 30,07 0,72 0,57 60,49 40,18 1,34 0,90 16 1 5 2 0,1 0,1 37,61 29,81 0,60 1,41 59,18 39,11 5,64 5,49 16 1 5 2 0,1 0,3 38,75 31,17 2,41 1,68 58,18 38,54 9,31 9,96 16 1 5 2 0,1 0,5 38,13 31,53 0,79 0,82 52,81 32,92 0,89 0,88 16 1 5 2 0,01 0,1 37,94 28,95 0,54 0,35 58,09 39,69 1,54 1,00 16 1 5 2 0,01 0,3 39,40 29,96 0,36 0,25 61,04 41,07 0,91 1,00 16 1 5 2 0,01 0,5 44,83 34,26 1,23 1,04 70,43 50,16 2,17 3,04 16 1 5 2 0,001 0,1 37,32 29,12 0,25 0,27 53,50 36,04 1,97 1,90 16 1 5 2 0,001 0,3 38,11 29,10 0,64 0,38 57,05 37,18 1,67 3,21 16 1 5 2 0,001 0,5 40,17 30,82 2,37 1,75 61,11 40,51 5,51 4,40 16 1 8 1 0,1 0,1 36,08 29,35 0,34 0,44 56,30 36,43 1,36 1,32 16 1 8 1 0,1 0,3 36,07 29,36 0,28 0,33 56,19 36,30 0,93 0,86 16 1 8 1 0,1 0,5 38,98 31,23 7,15 4,95 63,17 44,31 14,23 16,60 16 1 8 1 0,01 0,1 37,71 28,86 0,49 0,28 58,03 39,53 1,36 1,11 16 1 8 1 0,01 0,3 39,69 30,25 1,29 0,96 61,79 41,49 2,45 1,78 16 1 8 1 0,01 0,5 43,31 33,08 3,69 2,93 68,64 48,87 6,87 7,88 16 1 8 1 0,001 0,1 36,86 28,53 0,08 0,24 53,88 36,08 0,69 0,88 16 1 8 1 0,001 0,3 38,75 29,54 1,73 1,31 58,86 39,98 3,35 2,52 16 1 8 1 0,001 0,5 39,52 30,24 0,97 0,75 60,29 40,30 2,13 1,36 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 62 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 8 2 0,1 0,1 38,19 31,59 1,06 1,11 52,85 32,97 1,38 1,40 16 1 8 2 0,1 0,3 37,80 31,18 1,34 1,40 53,39 33,53 1,74 1,75 16 1 8 2 0,1 0,5 38,25 31,66 1,24 1,30 52,83 32,96 1,46 1,46 16 1 8 2 0,01 0,1 37,72 28,83 0,74 0,45 57,82 39,68 1,80 1,17 16 1 8 2 0,01 0,3 40,74 30,98 1,71 1,28 63,77 42,78 3,13 2,14 16 1 8 2 0,01 0,5 46,14 35,28 2,29 1,94 73,16 53,63 3,23 4,47 16 1 8 2 0,001 0,1 36,97 28,59 0,09 0,19 53,10 35,77 0,44 0,68 16 1 8 2 0,001 0,3 37,87 29,05 0,30 0,10 56,55 37,53 1,87 1,15 16 1 8 2 0,001 0,5 40,21 30,89 1,29 0,99 60,81 40,61 2,10 2,32 16 1 10 1 0,1 0,1 36,21 29,51 0,41 0,47 55,86 35,98 1,11 1,06 16 1 10 1 0,1 0,3 36,01 29,27 0,41 0,50 56,53 36,64 1,38 1,34 16 1 10 1 0,1 0,5 46,66 37,03 10,05 7,49 76,52 59,87 17,84 20,86 16 1 10 1 0,01 0,1 37,44 28,69 0,70 0,45 57,31 38,93 2,06 1,29 16 1 10 1 0,01 0,3 40,94 31,21 3,13 2,39 64,32 44,59 6,08 5,57 16 1 10 1 0,01 0,5 42,86 32,70 2,92 2,25 68,32 47,95 5,19 6,08 16 1 10 1 0,001 0,1 36,89 28,51 0,15 0,17 54,23 36,61 0,69 1,19 16 1 10 1 0,001 0,3 38,65 29,44 0,87 0,65 59,07 39,80 2,06 1,16 16 1 10 1 0,001 0,5 41,28 31,66 2,95 2,35 63,30 42,80 5,27 5,64 16 1 10 2 0,1 0,1 38,42 31,18 1,79 1,01 57,32 37,77 8,97 9,68 16 1 10 2 0,1 0,3 38,62 32,04 0,69 0,74 52,29 32,41 0,69 0,65 16 1 10 2 0,1 0,5 45,00 36,37 8,44 5,62 68,03 50,52 21,87 25,09 16 1 10 2 0,01 0,1 36,92 28,42 0,31 0,15 55,73 38,48 1,00 0,70 16 1 10 2 0,01 0,3 40,07 30,49 2,06 1,46 62,54 42,29 4,03 2,30 16 1 10 2 0,01 0,5 43,43 33,24 4,39 3,44 68,90 48,94 6,91 8,21 16 1 10 2 0,001 0,1 36,93 28,50 0,17 0,11 54,28 37,03 0,80 1,24 16 1 10 2 0,001 0,3 38,01 29,22 1,04 0,64 56,52 38,13 3,09 1,85 16 1 10 2 0,001 0,5 40,06 30,49 1,66 1,29 61,90 41,64 3,44 2,19 16 1 20 1 0,1 0,1 36,35 29,67 0,38 0,43 55,50 35,63 1,08 1,02 16 1 20 1 0,1 0,3 36,25 29,51 0,43 0,58 56,07 36,22 1,95 1,94 16 1 20 1 0,1 0,5 36,32 29,64 0,24 0,27 55,48 35,63 0,63 0,60 16 1 20 1 0,01 0,1 37,25 28,58 0,56 0,31 58,32 39,69 1,24 0,85 16 1 20 1 0,01 0,3 38,63 29,46 0,60 0,44 61,63 41,04 1,35 0,71 16 1 20 1 0,01 0,5 42,38 32,28 2,92 2,36 70,12 50,24 5,21 6,92 16 1 20 1 0,001 0,1 36,73 28,45 0,04 0,09 54,20 37,41 0,48 0,63 16 1 20 1 0,001 0,3 38,28 29,23 1,27 0,93 58,24 39,36 2,86 1,74 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 63 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 20 1 0,001 0,5 42,04 32,03 1,61 1,24 65,52 44,45 2,80 2,76 16 1 20 2 0,1 0,1 37,20 30,55 0,57 0,57 53,94 34,04 0,83 0,89 16 1 20 2 0,1 0,3 38,19 31,59 0,67 0,69 52,73 32,85 0,79 0,79 16 1 20 2 0,1 0,5 38,63 32,05 0,50 0,54 52,27 32,38 0,48 0,43 16 1 20 2 0,01 0,1 36,90 28,38 0,85 0,50 57,15 39,10 2,25 1,44 16 1 20 2 0,01 0,3 39,22 29,85 1,33 0,94 62,51 41,80 2,60 1,79 16 1 20 2 0,01 0,5 43,79 33,30 1,72 1,35 71,15 51,15 3,20 4,13 16 1 20 2 0,001 0,1 36,79 28,56 0,10 0,22 53,91 37,06 0,79 0,55 16 1 20 2 0,001 0,3 38,06 29,10 0,51 0,30 57,75 39,24 1,29 0,72 16 1 20 2 0,001 0,5 43,24 33,04 2,95 2,31 67,31 46,45 5,01 5,60 16 1 30 1 0,1 0,1 36,15 29,40 0,49 0,62 56,32 36,45 1,88 1,85 16 1 30 1 0,1 0,3 36,53 29,87 0,16 0,18 55,01 35,17 0,33 0,33 16 1 30 1 0,1 0,5 36,38 29,71 0,23 0,25 55,33 35,49 0,57 0,55 16 1 30 1 0,01 0,1 36,13 28,28 0,06 0,64 56,80 38,13 2,17 1,99 16 1 30 1 0,01 0,3 37,31 29,01 1,66 0,59 61,57 41,07 2,84 2,34 16 1 30 1 0,01 0,5 37,20 29,88 2,28 0,88 59,00 39,32 7,14 7,53 16 1 30 1 0,001 0,1 36,75 28,38 0,08 0,04 54,72 37,94 0,51 0,75 16 1 30 1 0,001 0,3 38,10 29,12 1,16 0,82 57,93 39,37 2,57 1,53 16 1 30 1 0,001 0,5 43,36 33,03 1,97 1,53 68,06 47,01 3,56 4,30 16 1 30 2 0,1 0,1 36,74 30,09 0,11 0,11 54,60 34,76 0,19 0,20 16 1 30 2 0,1 0,3 36,97 30,24 0,81 1,00 54,90 35,00 2,74 2,77 16 1 30 2 0,1 0,5 37,96 31,33 0,37 0,39 52,93 33,00 0,43 0,41 16 1 30 2 0,01 0,1 36,27 28,01 0,22 0,17 56,26 38,38 1,58 0,92 16 1 30 2 0,01 0,3 38,72 29,54 1,61 1,11 63,40 42,40 2,79 2,35 16 1 30 2 0,01 0,5 41,60 31,97 3,72 2,32 70,05 50,56 5,83 6,20 16 1 30 2 0,001 0,1 36,86 28,39 0,09 0,03 54,89 37,93 0,26 0,38 16 1 30 2 0,001 0,3 38,20 29,16 1,01 0,64 58,41 39,92 2,21 1,29 16 1 30 2 0,001 0,5 39,68 30,26 1,85 1,36 60,99 41,11 3,66 2,19 16 1 40 1 0,1 0,1 36,35 29,63 0,46 0,61 55,80 35,95 1,94 1,92 16 1 40 1 0,1 0,3 36,38 29,66 0,49 0,63 55,74 35,89 1,98 1,96 16 1 40 1 0,1 0,5 36,36 29,64 0,47 0,62 55,78 35,93 1,96 1,94 16 1 40 1 0,01 0,1 35,48 27,84 0,36 0,13 58,02 38,91 2,13 1,38 16 1 40 1 0,01 0,3 36,27 28,74 1,18 0,42 60,34 40,17 2,76 2,38 16 1 40 1 0,01 0,5 36,57 29,32 1,01 0,46 59,28 39,38 5,16 5,07 16 1 40 1 0,001 0,1 36,71 28,41 0,07 0,10 54,65 37,97 0,86 0,62 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 64 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 40 1 0,001 0,3 39,04 29,70 1,31 0,89 60,41 41,02 2,72 1,55 16 1 40 1 0,001 0,5 43,90 33,56 3,10 2,52 68,77 48,29 4,96 6,21 16 1 40 2 0,1 0,1 36,63 29,91 0,69 0,84 55,37 35,50 2,33 2,33 16 1 40 2 0,1 0,3 37,57 30,47 0,46 0,63 56,62 36,85 6,71 7,06 16 1 40 2 0,1 0,5 37,29 30,65 0,25 0,24 53,75 33,84 0,34 0,38 16 1 40 2 0,01 0,1 36,18 28,10 0,88 0,52 56,10 38,08 2,67 1,65 16 1 40 2 0,01 0,3 37,29 28,68 0,86 0,37 60,80 40,81 3,18 2,09 16 1 40 2 0,01 0,5 38,71 29,80 2,27 1,35 67,18 47,07 3,99 4,57 16 1 40 2 0,001 0,1 36,75 28,40 0,11 0,05 54,58 37,87 0,58 0,27 16 1 40 2 0,001 0,3 38,03 29,02 0,57 0,36 58,19 39,72 1,39 0,61 16 1 40 2 0,001 0,5 41,01 31,18 0,13 0,09 63,97 42,58 0,18 0,25 16 1 50 1 0,1 0,1 36,42 29,71 0,51 0,66 55,66 35,81 2,02 2,00 16 1 50 1 0,1 0,3 36,43 29,71 0,51 0,66 55,66 35,81 2,02 2,01 16 1 50 1 0,1 0,5 36,64 29,99 0,06 0,07 54,78 34,94 0,11 0,12 16 1 50 1 0,01 0,1 35,62 28,32 0,17 0,50 56,77 37,60 1,51 1,52 16 1 50 1 0,01 0,3 36,02 29,29 0,28 0,36 56,35 36,49 0,82 0,80 16 1 50 1 0,01 0,5 36,16 29,47 0,11 0,13 55,79 35,94 0,31 0,30 16 1 50 1 0,001 0,1 36,67 28,33 0,05 0,05 54,85 37,90 0,39 0,35 16 1 50 1 0,001 0,3 38,56 29,37 0,88 0,58 59,61 40,39 1,91 1,15 16 1 50 1 0,001 0,5 43,95 33,48 1,01 0,82 69,39 48,55 1,65 2,31 16 1 50 2 0,1 0,1 36,93 30,30 0,08 0,08 54,27 34,41 0,13 0,13 16 1 50 2 0,1 0,3 36,69 29,98 0,69 0,84 55,24 35,37 2,34 2,34 16 1 50 2 0,1 0,5 36,97 30,34 0,06 0,06 54,21 34,34 0,09 0,10 16 1 50 2 0,01 0,1 35,66 28,14 0,38 0,25 54,57 37,07 0,76 0,74 16 1 50 2 0,01 0,3 36,14 28,16 0,40 0,23 58,82 39,17 1,85 1,40 16 1 50 2 0,01 0,5 36,59 29,21 2,12 0,86 60,37 40,45 5,74 5,92 16 1 50 2 0,001 0,1 36,80 28,40 0,22 0,06 54,92 38,04 0,98 0,64 16 1 50 2 0,001 0,3 38,76 29,49 0,26 0,17 59,95 40,82 0,69 0,60 16 1 50 2 0,001 0,5 41,88 31,85 1,18 0,91 65,50 44,03 2,01 1,95 16 1 100 1 0,1 0,1 36,78 30,14 0,03 0,03 54,52 34,67 0,05 0,05 16 1 100 1 0,1 0,3 36,24 29,46 0,66 0,84 56,49 36,63 2,54 2,52 16 1 100 1 0,1 0,5 36,54 29,83 0,57 0,72 55,45 35,60 2,13 2,12 16 1 100 1 0,01 0,1 35,09 28,16 0,66 0,75 55,64 36,74 1,09 1,30 16 1 100 1 0,01 0,3 35,42 28,60 0,43 0,53 56,75 36,83 0,81 0,75 16 1 100 1 0,01 0,5 35,83 29,12 0,29 0,31 56,55 36,65 0,48 0,44 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 65 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 100 1 0,001 0,1 36,62 28,30 0,19 0,07 55,14 38,31 0,79 0,44 16 1 100 1 0,001 0,3 39,66 30,13 1,37 0,94 62,38 41,96 2,83 1,54 16 1 100 1 0,001 0,5 45,17 34,51 1,32 1,09 71,76 51,69 2,06 2,87 16 1 100 2 0,1 0,1 36,08 29,38 0,11 0,12 56,04 36,18 0,29 0,27 16 1 100 2 0,1 0,3 35,81 28,99 0,49 0,67 57,55 37,69 2,38 2,38 16 1 100 2 0,1 0,5 35,87 29,05 0,34 0,51 57,37 37,50 1,88 1,86 16 1 100 2 0,01 0,1 34,82 27,83 0,54 0,72 56,06 37,17 1,35 1,47 16 1 100 2 0,01 0,3 35,29 28,23 0,44 0,59 58,06 38,09 1,83 1,80 16 1 100 2 0,01 0,5 35,94 28,87 0,62 0,04 59,48 39,52 4,07 4,16 16 1 100 2 0,001 0,1 36,71 28,30 0,13 0,04 55,28 38,33 0,65 0,33 16 1 100 2 0,001 0,3 39,53 30,03 0,91 0,64 61,88 41,52 1,85 0,86 16 1 100 2 0,001 0,5 45,14 34,49 3,15 2,61 71,54 51,50 5,08 6,79 16 2 5 1 0,1 0,1 37,45 30,08 2,76 1,29 59,62 40,12 8,64 9,47 16 2 5 1 0,1 0,3 36,21 29,51 0,40 0,46 55,86 35,98 1,15 1,09 16 2 5 1 0,1 0,5 36,49 29,82 0,42 0,45 55,17 35,31 0,90 0,90 16 2 5 1 0,01 0,1 35,88 27,19 1,33 0,83 60,15 42,95 3,78 3,89 16 2 5 1 0,01 0,3 39,02 29,58 3,22 2,56 65,16 44,60 4,88 4,34 16 2 5 1 0,01 0,5 45,93 35,24 5,40 4,51 74,66 55,04 8,81 11,37 16 2 5 1 0,001 0,1 35,74 27,39 0,58 0,47 56,74 39,70 1,20 1,32 16 2 5 1 0,001 0,3 37,51 28,47 1,25 1,00 59,62 39,07 1,53 1,54 16 2 5 1 0,001 0,5 38,60 29,35 1,26 1,05 61,34 40,27 2,02 1,51 16 2 5 2 0,1 0,1 40,08 32,58 4,51 2,58 58,75 39,63 13,23 15,00 16 2 5 2 0,1 0,3 39,09 31,64 3,40 1,75 58,04 38,37 10,19 10,61 16 2 5 2 0,1 0,5 37,31 30,62 1,47 1,63 54,43 34,31 2,63 2,15 16 2 5 2 0,01 0,1 36,17 27,20 1,47 0,97 59,83 42,48 3,28 2,14 16 2 5 2 0,01 0,3 39,71 30,07 2,71 2,13 64,62 43,77 5,21 4,46 16 2 5 2 0,01 0,5 39,90 30,30 3,03 2,55 64,57 44,41 4,22 4,84 16 2 5 2 0,001 0,1 36,27 27,80 0,43 0,48 55,54 38,07 1,78 2,10 16 2 5 2 0,001 0,3 37,14 28,25 0,68 0,58 57,01 37,29 2,33 1,95 16 2 5 2 0,001 0,5 39,05 29,93 0,99 0,76 60,70 40,04 1,00 1,09 16 2 8 1 0,1 0,1 36,49 29,82 0,29 0,32 55,13 35,28 0,68 0,67 16 2 8 1 0,1 0,3 36,25 29,24 0,46 0,26 58,11 38,27 4,43 4,49 16 2 8 1 0,1 0,5 36,21 29,49 0,51 0,59 56,01 36,12 1,51 1,44 16 2 8 1 0,01 0,1 35,88 26,95 0,55 0,50 61,89 44,54 1,17 3,03 16 2 8 1 0,01 0,3 37,43 28,20 1,27 0,89 62,69 43,29 3,54 3,56 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 66 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 2 8 1 0,01 0,5 44,77 34,39 6,57 5,62 72,46 52,63 10,26 12,38 16 2 8 1 0,001 0,1 35,29 27,12 0,58 0,48 56,74 38,91 1,00 1,81 16 2 8 1 0,001 0,3 36,19 27,44 1,01 0,84 58,51 40,37 1,93 2,01 16 2 8 1 0,001 0,5 38,79 29,57 2,16 1,79 61,22 40,36 3,77 1,83 16 2 8 2 0,1 0,1 38,61 31,16 3,26 1,53 58,59 39,12 10,28 11,29 16 2 8 2 0,1 0,3 37,84 31,23 1,08 1,12 53,24 33,37 1,32 1,33 16 2 8 2 0,1 0,5 38,21 31,61 0,89 0,92 52,77 32,90 1,12 1,14 16 2 8 2 0,01 0,1 35,39 26,66 0,58 0,61 60,28 42,88 2,12 1,03 16 2 8 2 0,01 0,3 38,25 28,61 1,10 1,00 64,59 45,29 1,14 1,86 16 2 8 2 0,01 0,5 41,66 31,65 3,11 2,49 68,03 46,59 4,61 4,48 16 2 8 2 0,001 0,1 35,41 27,31 0,61 0,46 55,69 39,08 2,28 2,46 16 2 8 2 0,001 0,3 37,40 28,25 0,47 0,45 60,29 39,82 2,08 0,47 16 2 8 2 0,001 0,5 38,64 29,31 1,83 1,45 60,81 40,12 3,31 2,32 16 2 10 1 0,1 0,1 36,58 29,92 0,32 0,35 54,95 35,10 0,70 0,69 16 2 10 1 0,1 0,3 36,41 29,72 0,50 0,57 55,42 35,55 1,23 1,19 16 2 10 1 0,1 0,5 36,69 30,04 0,08 0,09 54,68 34,84 0,15 0,15 16 2 10 1 0,01 0,1 35,09 26,59 0,55 0,24 61,31 43,66 1,22 2,77 16 2 10 1 0,01 0,3 38,79 29,25 2,67 2,20 65,96 45,82 4,61 3,97 16 2 10 1 0,01 0,5 43,82 33,75 3,58 3,03 70,44 50,94 5,25 6,16 16 2 10 1 0,001 0,1 35,01 27,09 0,48 0,32 56,56 40,56 0,40 0,83 16 2 10 1 0,001 0,3 36,26 27,54 0,73 0,45 57,62 39,65 1,63 1,20 16 2 10 1 0,001 0,5 38,00 28,73 1,64 1,53 61,40 39,77 2,14 1,46 16 2 10 2 0,1 0,1 37,73 31,10 0,99 1,03 53,34 33,44 1,20 1,21 16 2 10 2 0,1 0,3 37,63 30,98 0,77 0,79 53,44 33,51 1,17 1,21 16 2 10 2 0,1 0,5 38,67 31,47 1,46 1,07 56,77 37,20 8,85 9,51 16 2 10 2 0,01 0,1 34,80 26,25 0,92 0,60 60,76 44,91 2,07 2,57 16 2 10 2 0,01 0,3 37,72 28,27 2,27 1,71 62,42 42,98 4,30 4,19 16 2 10 2 0,01 0,5 41,14 31,32 2,43 1,99 67,42 46,99 3,89 3,90 16 2 10 2 0,001 0,1 35,27 27,34 0,33 0,33 56,29 39,06 1,41 1,26 16 2 10 2 0,001 0,3 36,25 27,51 0,37 0,26 57,00 38,76 2,07 1,14 16 2 10 2 0,001 0,5 38,58 29,20 2,08 1,66 61,88 40,14 2,95 2,55 16 2 20 1 0,1 0,1 36,70 30,05 0,08 0,08 54,66 34,82 0,14 0,15 16 2 20 1 0,1 0,3 36,50 29,84 0,28 0,30 55,08 35,24 0,59 0,59 16 2 20 1 0,1 0,5 36,14 29,33 0,58 0,78 56,80 36,95 2,52 2,50 16 2 20 1 0,01 0,1 34,28 25,86 1,10 0,93 60,44 43,23 2,63 2,85 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 67 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 2 20 1 0,01 0,3 39,80 30,04 1,54 1,22 66,88 45,37 2,13 2,98 16 2 20 1 0,01 0,5 41,13 31,23 2,63 2,18 69,50 48,45 4,72 6,34 16 2 20 1 0,001 0,1 33,92 26,10 0,63 0,48 57,81 41,66 1,62 1,68 16 2 20 1 0,001 0,3 35,13 26,77 0,62 0,37 57,54 41,03 0,80 2,28 16 2 20 1 0,001 0,5 39,21 29,69 2,55 1,95 63,33 43,65 4,59 3,38 16 2 20 2 0,1 0,1 37,40 30,76 0,91 0,94 53,75 33,86 1,15 1,17 16 2 20 2 0,1 0,3 37,43 30,79 0,61 0,63 53,62 33,72 0,78 0,81 16 2 20 2 0,1 0,5 37,39 30,74 0,26 0,25 53,62 33,69 0,35 0,39 16 2 20 2 0,01 0,1 34,69 26,11 2,07 1,39 60,65 44,51 3,44 2,06 16 2 20 2 0,01 0,3 38,21 28,77 2,57 2,12 64,45 45,67 3,64 2,97 16 2 20 2 0,01 0,5 42,04 32,06 3,37 2,69 68,88 48,81 6,17 5,86 16 2 20 2 0,001 0,1 34,46 26,79 0,34 0,43 57,56 41,39 1,37 0,67 16 2 20 2 0,001 0,3 35,76 27,05 0,75 0,62 58,36 39,50 0,79 0,49 16 2 20 2 0,001 0,5 38,56 29,16 1,85 1,46 61,79 40,89 3,39 2,55 16 2 30 1 0,1 0,1 36,78 30,13 0,07 0,08 54,53 34,68 0,12 0,13 16 2 30 1 0,1 0,3 36,32 29,59 0,55 0,69 55,92 36,06 2,02 2,00 16 2 30 1 0,1 0,5 36,10 29,31 0,60 0,77 56,81 36,94 2,35 2,33 16 2 30 1 0,01 0,1 33,34 25,05 0,76 0,41 60,91 44,74 3,70 2,91 16 2 30 1 0,01 0,3 36,62 27,82 0,84 0,61 63,92 43,15 0,94 1,80 16 2 30 1 0,01 0,5 40,90 31,09 1,78 1,35 69,46 49,11 2,17 2,76 16 2 30 1 0,001 0,1 33,54 25,81 0,63 0,50 59,20 42,58 2,34 1,89 16 2 30 1 0,001 0,3 35,32 26,65 0,92 0,36 59,68 42,65 2,25 1,88 16 2 30 1 0,001 0,5 38,16 28,71 1,71 1,41 62,61 42,45 2,31 1,71 16 2 30 2 0,1 0,1 37,56 30,92 0,64 0,65 53,45 33,54 0,77 0,78 16 2 30 2 0,1 0,3 36,89 30,24 0,41 0,42 54,39 34,52 0,69 0,72 16 2 30 2 0,1 0,5 36,90 30,25 0,60 0,62 54,45 34,56 1,08 1,12 16 2 30 2 0,01 0,1 32,30 24,03 1,55 1,14 62,38 46,02 3,16 3,92 16 2 30 2 0,01 0,3 34,52 25,72 1,37 1,03 60,98 43,51 1,82 2,49 16 2 30 2 0,01 0,5 40,84 31,05 2,70 2,25 68,21 47,92 3,65 4,06 16 2 30 2 0,001 0,1 33,96 26,37 0,47 0,34 58,50 42,12 0,40 1,45 16 2 30 2 0,001 0,3 35,73 26,98 0,41 0,22 58,01 40,15 0,96 1,07 16 2 30 2 0,001 0,5 37,79 28,49 1,50 1,20 62,16 43,02 2,24 2,45 16 2 40 1 0,1 0,1 36,52 29,81 0,56 0,71 55,49 35,64 2,11 2,09 16 2 40 1 0,1 0,3 36,27 29,49 0,68 0,87 56,43 36,57 2,59 2,57 16 2 40 1 0,1 0,5 36,52 29,81 0,56 0,71 55,49 35,64 2,11 2,10 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 68 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 2 40 1 0,01 0,1 33,03 25,09 1,70 1,28 60,45 42,25 4,40 3,56 16 2 40 1 0,01 0,3 34,39 26,63 1,27 0,62 57,88 39,38 3,49 4,78 16 2 40 1 0,01 0,5 40,35 31,02 4,28 2,99 68,16 48,41 8,87 9,83 16 2 40 1 0,001 0,1 33,19 25,52 0,33 0,26 59,41 42,78 1,18 1,82 16 2 40 1 0,001 0,3 34,42 25,84 0,62 0,49 58,59 42,13 0,99 1,52 16 2 40 1 0,001 0,5 38,35 28,80 1,65 1,09 63,24 43,46 3,20 2,72 16 2 40 2 0,1 0,1 36,91 30,27 0,40 0,41 54,35 34,47 0,64 0,68 16 2 40 2 0,1 0,3 36,67 30,00 0,59 0,60 54,84 34,97 0,95 1,01 16 2 40 2 0,1 0,5 36,93 30,28 0,78 0,80 54,44 34,58 1,14 1,17 16 2 40 2 0,01 0,1 32,70 24,24 2,35 2,03 63,99 47,02 3,72 4,69 16 2 40 2 0,01 0,3 35,43 26,42 2,10 1,33 62,86 43,96 3,89 2,74 16 2 40 2 0,01 0,5 38,95 29,57 2,80 2,33 66,19 47,01 5,57 4,93 16 2 40 2 0,001 0,1 33,06 25,60 0,32 0,48 59,04 43,08 2,03 1,18 16 2 40 2 0,001 0,3 34,54 25,95 0,52 0,30 58,81 42,39 1,11 0,87 16 2 40 2 0,001 0,5 37,53 28,25 1,35 1,02 61,68 42,19 2,75 2,87 16 2 50 1 0,1 0,1 36,55 29,84 0,57 0,73 55,44 35,58 2,14 2,12 16 2 50 1 0,1 0,3 36,51 29,80 0,55 0,70 55,51 35,65 2,10 2,09 16 2 50 1 0,1 0,5 36,29 29,51 0,70 0,89 56,40 36,54 2,61 2,60 16 2 50 1 0,01 0,1 33,42 25,50 1,09 0,61 61,52 43,02 1,84 2,37 16 2 50 1 0,01 0,3 35,81 27,30 1,42 0,95 63,98 43,63 1,79 2,04 16 2 50 1 0,01 0,5 38,49 29,98 5,75 4,13 63,56 45,25 11,01 11,21 16 2 50 1 0,001 0,1 32,19 24,55 0,48 0,54 60,35 43,77 0,97 0,86 16 2 50 1 0,001 0,3 35,01 26,15 0,47 0,36 60,04 43,17 0,94 1,11 16 2 50 1 0,001 0,5 38,86 29,21 2,46 1,92 63,73 43,74 3,73 2,79 16 2 50 2 0,1 0,1 36,70 30,06 0,13 0,14 54,66 34,82 0,22 0,23 16 2 50 2 0,1 0,3 36,72 30,06 0,54 0,56 54,74 34,87 0,92 0,96 16 2 50 2 0,1 0,5 36,82 30,17 0,47 0,48 54,53 34,66 0,81 0,85 16 2 50 2 0,01 0,1 33,39 25,50 4,16 4,60 64,42 48,95 6,19 6,63 16 2 50 2 0,01 0,3 35,10 26,45 1,82 1,35 62,28 43,05 2,11 1,32 16 2 50 2 0,01 0,5 38,85 29,49 2,03 1,67 68,02 47,28 2,57 2,83 16 2 50 2 0,001 0,1 33,33 25,85 0,37 0,19 59,31 43,22 1,19 1,58 16 2 50 2 0,001 0,3 35,16 26,50 0,73 0,58 59,35 42,88 1,96 3,07 16 2 50 2 0,001 0,5 40,51 30,65 2,11 1,76 65,87 45,72 3,06 3,37 16 2 100 1 0,1 0,1 36,26 29,48 0,68 0,86 56,44 36,58 2,58 2,56 16 2 100 1 0,1 0,3 36,31 29,59 0,52 0,66 55,91 36,06 1,97 1,95 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 69 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 2 100 1 0,1 0,5 36,53 29,86 0,47 0,54 55,18 35,30 1,31 1,25 16 2 100 1 0,01 0,1 30,65 23,40 1,42 1,02 60,20 43,10 2,95 2,05 16 2 100 1 0,01 0,3 33,40 26,34 1,10 1,39 54,78 35,53 0,31 0,34 16 2 100 1 0,01 0,5 35,00 28,07 0,98 1,28 56,06 36,85 0,46 0,95 16 2 100 1 0,001 0,1 30,16 22,53 1,15 1,18 61,45 46,42 1,74 2,57 16 2 100 1 0,001 0,3 33,27 24,43 0,57 0,56 60,78 45,20 1,52 2,62 16 2 100 1 0,001 0,5 39,08 29,31 2,60 2,26 66,03 46,58 3,38 2,96 16 2 100 2 0,1 0,1 35,79 28,96 0,25 0,40 57,57 37,69 1,65 1,65 16 2 100 2 0,1 0,3 36,06 29,35 0,10 0,12 56,11 36,24 0,30 0,28 16 2 100 2 0,1 0,5 36,00 29,28 0,12 0,14 56,30 36,42 0,34 0,32 16 2 100 2 0,01 0,1 32,42 26,20 1,38 1,47 65,98 46,77 8,42 7,92 16 2 100 2 0,01 0,3 30,84 23,74 1,21 1,10 56,81 37,25 1,49 1,60 16 2 100 2 0,01 0,5 33,57 26,41 1,27 1,51 57,73 38,14 0,44 0,74 16 2 100 2 0,001 0,1 31,42 24,42 1,22 1,32 60,96 45,51 1,53 1,76 16 2 100 2 0,001 0,3 33,49 24,92 0,44 0,63 60,11 44,38 1,75 2,46 16 2 100 2 0,001 0,5 39,10 29,38 2,18 1,88 64,77 44,58 3,04 1,82 32 1 5 1 0,1 0,1 35,56 28,70 0,05 0,19 58,23 38,33 1,25 1,23 32 1 5 1 0,1 0,3 35,88 29,09 0,50 0,60 57,18 37,26 1,62 1,59 32 1 5 1 0,1 0,5 35,77 28,97 0,27 0,35 57,40 37,47 1,15 1,10 32 1 5 1 0,01 0,1 38,09 29,18 1,07 0,72 58,31 39,51 2,19 1,27 32 1 5 1 0,01 0,3 38,94 29,74 1,15 0,74 60,41 40,27 2,49 1,65 32 1 5 1 0,01 0,5 43,07 32,82 1,61 1,20 67,93 47,42 3,12 3,41 32 1 5 1 0,001 0,1 36,93 28,58 0,14 0,07 53,79 36,30 1,36 1,50 32 1 5 1 0,001 0,3 38,11 29,15 0,82 0,67 57,47 38,68 1,52 0,66 32 1 5 1 0,001 0,5 39,09 29,79 1,00 0,74 59,84 39,81 2,19 1,70 32 1 5 2 0,1 0,1 40,84 33,31 5,44 3,34 59,04 40,08 14,60 16,62 32 1 5 2 0,1 0,3 38,34 31,75 1,06 1,11 52,66 32,78 1,19 1,18 32 1 5 2 0,1 0,5 37,93 31,32 1,13 1,17 53,15 33,28 1,37 1,38 32 1 5 2 0,01 0,1 37,97 28,97 0,68 0,40 58,25 39,84 1,71 1,10 32 1 5 2 0,01 0,3 40,11 30,52 1,35 1,01 62,45 41,78 2,69 1,47 32 1 5 2 0,01 0,5 44,52 33,99 1,56 1,28 69,95 49,49 2,78 3,66 32 1 5 2 0,001 0,1 36,94 28,68 0,08 0,26 53,68 36,52 0,99 0,66 32 1 5 2 0,001 0,3 37,51 28,67 0,31 0,13 56,75 37,93 0,86 0,98 32 1 5 2 0,001 0,5 39,33 30,06 1,93 1,50 59,95 39,57 3,49 2,69 32 1 8 1 0,1 0,1 35,99 29,19 0,23 0,28 56,69 36,77 0,83 0,77 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 70 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 8 1 0,1 0,3 35,92 29,19 0,26 0,33 56,69 36,77 1,03 0,95 32 1 8 1 0,1 0,5 35,96 29,22 0,28 0,35 56,56 36,67 1,06 1,01 32 1 8 1 0,01 0,1 37,24 28,59 0,49 0,32 56,89 38,85 1,20 0,80 32 1 8 1 0,01 0,3 38,62 29,55 2,12 1,45 59,76 40,32 5,01 3,15 32 1 8 1 0,01 0,5 40,46 30,82 1,49 1,08 64,01 43,53 2,98 2,26 32 1 8 1 0,001 0,1 36,85 28,47 0,05 0,10 54,04 37,14 0,80 0,99 32 1 8 1 0,001 0,3 37,75 28,86 0,41 0,28 57,22 38,96 1,14 0,89 32 1 8 1 0,001 0,5 39,74 30,32 1,72 1,25 61,08 40,99 3,37 2,09 32 1 8 2 0,1 0,1 38,98 32,43 0,13 0,14 51,94 32,07 0,11 0,11 32 1 8 2 0,1 0,3 41,68 34,09 7,05 4,83 60,24 41,53 17,55 20,15 32 1 8 2 0,1 0,5 38,76 32,19 0,50 0,54 52,15 32,27 0,47 0,43 32 1 8 2 0,01 0,1 38,31 29,24 1,12 0,75 59,14 40,24 2,38 1,22 32 1 8 2 0,01 0,3 40,11 30,54 1,55 1,09 62,61 41,94 2,96 1,79 32 1 8 2 0,01 0,5 46,79 35,86 2,78 2,31 73,98 55,11 4,39 5,90 32 1 8 2 0,001 0,1 36,84 28,52 0,08 0,17 53,48 36,47 0,31 0,86 32 1 8 2 0,001 0,3 37,63 28,79 1,01 0,67 56,75 38,58 2,21 1,23 32 1 8 2 0,001 0,5 40,60 31,03 1,89 1,43 62,39 41,83 3,55 2,24 32 1 10 1 0,1 0,1 35,90 29,15 0,33 0,40 56,85 36,90 1,16 1,07 32 1 10 1 0,1 0,3 36,02 29,29 0,39 0,46 56,43 36,53 1,24 1,17 32 1 10 1 0,1 0,5 39,96 32,27 8,62 6,46 63,34 44,65 16,01 18,62 32 1 10 1 0,01 0,1 37,47 28,76 0,65 0,38 57,95 39,44 1,83 1,04 32 1 10 1 0,01 0,3 38,15 29,19 0,71 0,45 59,72 40,00 2,13 0,83 32 1 10 1 0,01 0,5 42,40 32,40 4,72 3,57 67,01 48,08 9,38 9,37 32 1 10 1 0,001 0,1 36,77 28,47 0,09 0,06 54,29 37,81 0,67 0,75 32 1 10 1 0,001 0,3 37,63 28,77 0,91 0,53 56,82 38,86 2,37 1,71 32 1 10 1 0,001 0,5 40,47 30,78 1,65 1,25 62,65 41,91 2,91 2,09 32 1 10 2 0,1 0,1 38,19 31,58 0,80 0,85 52,75 32,84 0,83 0,80 32 1 10 2 0,1 0,3 38,50 31,91 0,53 0,57 52,40 32,50 0,54 0,49 32 1 10 2 0,1 0,5 41,94 34,41 9,69 7,66 61,81 43,22 18,76 21,65 32 1 10 2 0,01 0,1 38,29 29,22 1,03 0,64 59,23 40,04 2,57 1,56 32 1 10 2 0,01 0,3 40,73 31,03 2,50 1,84 63,91 43,54 4,75 3,19 32 1 10 2 0,01 0,5 43,62 33,24 2,09 1,72 69,31 48,61 3,58 4,77 32 1 10 2 0,001 0,1 36,76 28,57 0,06 0,06 53,21 35,95 0,34 0,54 32 1 10 2 0,001 0,3 37,49 28,67 0,58 0,35 56,05 38,39 1,75 0,97 32 1 10 2 0,001 0,5 40,98 31,27 3,79 3,01 63,17 43,57 6,39 5,83 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 71 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 20 1 0,1 0,1 36,43 29,76 0,06 0,06 55,20 35,36 0,12 0,12 32 1 20 1 0,1 0,3 36,24 29,55 0,21 0,24 55,65 35,80 0,55 0,53 32 1 20 1 0,1 0,5 36,30 29,60 0,37 0,43 55,66 35,79 1,20 1,12 32 1 20 1 0,01 0,1 36,69 28,31 0,21 0,12 58,26 39,37 2,11 1,12 32 1 20 1 0,01 0,3 38,83 29,68 2,40 1,70 63,70 43,56 4,92 4,97 32 1 20 1 0,01 0,5 41,95 32,26 3,99 2,64 74,54 56,56 5,67 6,82 32 1 20 1 0,001 0,1 36,76 28,41 0,06 0,04 54,66 38,18 0,59 0,46 32 1 20 1 0,001 0,3 38,01 29,06 0,73 0,49 57,91 39,62 1,62 1,19 32 1 20 1 0,001 0,5 40,31 30,63 1,11 0,88 62,54 42,38 1,95 1,13 32 1 20 2 0,1 0,1 38,12 31,51 0,89 0,93 52,85 32,96 1,02 1,02 32 1 20 2 0,1 0,3 38,40 31,80 0,56 0,60 52,49 32,59 0,55 0,50 32 1 20 2 0,1 0,5 37,79 31,16 0,85 0,89 53,22 33,30 0,99 1,00 32 1 20 2 0,01 0,1 36,55 28,20 0,36 0,15 55,61 38,01 1,31 0,87 32 1 20 2 0,01 0,3 38,90 29,65 1,87 1,25 61,74 41,69 4,02 2,69 32 1 20 2 0,01 0,5 45,31 34,57 2,57 2,02 74,59 55,98 4,95 6,44 32 1 20 2 0,001 0,1 36,69 28,44 0,02 0,03 54,31 37,94 0,22 0,53 32 1 20 2 0,001 0,3 37,54 28,74 0,70 0,43 56,98 39,18 1,64 1,25 32 1 20 2 0,001 0,5 40,09 30,54 1,30 1,04 61,90 41,66 2,36 1,12 32 1 30 1 0,1 0,1 36,38 29,71 0,19 0,20 55,32 35,48 0,42 0,41 32 1 30 1 0,1 0,3 36,47 29,81 0,16 0,17 55,12 35,28 0,34 0,34 32 1 30 1 0,1 0,5 36,45 29,78 0,02 0,02 55,10 35,26 0,12 0,12 32 1 30 1 0,01 0,1 35,89 27,68 0,41 0,34 57,51 39,01 1,43 0,93 32 1 30 1 0,01 0,3 36,87 29,34 1,01 0,38 59,75 39,55 5,20 4,63 32 1 30 1 0,01 0,5 36,38 29,42 0,50 0,74 57,85 38,03 4,79 4,84 32 1 30 1 0,001 0,1 36,70 28,37 0,03 0,03 54,64 38,14 0,17 0,29 32 1 30 1 0,001 0,3 37,71 28,83 0,28 0,21 57,72 39,58 0,69 0,34 32 1 30 1 0,001 0,5 41,74 31,76 0,75 0,57 65,15 43,71 1,43 1,36 32 1 30 2 0,1 0,1 37,82 31,21 1,16 1,21 53,28 33,40 1,35 1,36 32 1 30 2 0,1 0,3 37,64 31,01 0,74 0,77 53,37 33,45 0,89 0,89 32 1 30 2 0,1 0,5 37,90 31,29 0,72 0,74 53,06 33,16 0,86 0,86 32 1 30 2 0,01 0,1 36,04 27,93 0,24 0,18 55,63 38,01 1,68 1,26 32 1 30 2 0,01 0,3 38,14 29,16 1,96 1,29 62,41 42,07 3,83 3,61 32 1 30 2 0,01 0,5 42,83 32,60 2,61 1,99 72,03 52,76 5,15 6,63 32 1 30 2 0,001 0,1 36,68 28,42 0,03 0,04 54,23 37,87 0,22 0,18 32 1 30 2 0,001 0,3 37,75 28,83 0,62 0,42 57,53 39,35 1,37 0,95 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 72 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 30 2 0,001 0,5 42,04 31,98 0,86 0,63 65,71 43,95 1,53 1,42 32 1 40 1 0,1 0,1 36,37 29,69 0,33 0,38 55,41 35,56 0,93 0,88 32 1 40 1 0,1 0,3 36,45 29,78 0,18 0,20 55,18 35,34 0,42 0,41 32 1 40 1 0,1 0,5 36,38 29,70 0,25 0,29 55,35 35,50 0,65 0,62 32 1 40 1 0,01 0,1 35,78 27,95 0,69 0,42 57,22 38,22 1,54 1,70 32 1 40 1 0,01 0,3 36,67 29,05 1,78 1,05 60,48 40,41 5,11 4,83 32 1 40 1 0,01 0,5 36,54 29,88 0,04 0,04 54,96 35,12 0,11 0,11 32 1 40 1 0,001 0,1 36,67 28,33 0,07 0,01 54,72 38,12 0,32 0,38 32 1 40 1 0,001 0,3 38,29 29,16 0,90 0,60 58,96 40,37 2,18 1,13 32 1 40 1 0,001 0,5 41,56 31,60 0,84 0,62 65,13 43,50 1,68 1,60 32 1 40 2 0,1 0,1 37,17 30,53 0,22 0,21 53,91 34,02 0,32 0,35 32 1 40 2 0,1 0,3 37,68 31,04 0,66 0,70 53,31 33,39 0,73 0,72 32 1 40 2 0,1 0,5 37,72 31,09 0,63 0,65 53,24 33,33 0,70 0,69 32 1 40 2 0,01 0,1 35,86 27,88 0,18 0,12 56,34 38,10 1,15 0,63 32 1 40 2 0,01 0,3 36,55 28,32 0,67 0,26 60,95 40,77 1,93 1,52 32 1 40 2 0,01 0,5 36,58 29,16 1,35 0,45 60,88 40,90 5,70 5,69 32 1 40 2 0,001 0,1 36,66 28,43 0,02 0,02 54,38 38,19 0,20 0,17 32 1 40 2 0,001 0,3 37,87 28,93 0,51 0,33 57,96 39,69 1,03 0,58 32 1 40 2 0,001 0,5 42,28 32,16 1,94 1,54 66,25 45,09 3,39 2,90 32 1 50 1 0,1 0,1 36,46 29,79 0,28 0,31 55,18 35,33 0,68 0,66 32 1 50 1 0,1 0,3 36,60 29,95 0,06 0,07 54,85 35,01 0,12 0,12 32 1 50 1 0,1 0,5 36,58 29,92 0,04 0,04 54,89 35,06 0,07 0,07 32 1 50 1 0,01 0,1 35,40 27,91 0,49 0,94 58,06 38,62 1,45 1,65 32 1 50 1 0,01 0,3 35,75 28,66 0,91 0,76 56,93 36,92 3,65 3,28 32 1 50 1 0,01 0,5 36,32 29,65 0,36 0,39 55,06 35,22 0,26 0,26 32 1 50 1 0,001 0,1 36,60 28,37 0,06 0,08 54,43 38,06 0,43 0,41 32 1 50 1 0,001 0,3 38,48 29,33 0,17 0,12 59,69 40,89 0,48 0,46 32 1 50 1 0,001 0,5 43,56 33,14 1,29 1,04 68,76 47,64 2,32 3,10 32 1 50 2 0,1 0,1 37,24 30,60 0,82 0,85 53,97 34,08 1,19 1,20 32 1 50 2 0,1 0,3 36,83 30,12 0,74 0,90 55,02 35,14 2,44 2,45 32 1 50 2 0,1 0,5 36,86 30,22 0,17 0,18 54,39 34,53 0,29 0,30 32 1 50 2 0,01 0,1 35,39 28,30 0,45 0,53 54,64 36,53 1,82 1,15 32 1 50 2 0,01 0,3 35,96 28,28 0,80 0,36 60,27 40,11 2,20 2,13 32 1 50 2 0,01 0,5 35,75 28,72 0,04 0,32 59,18 39,16 2,62 2,58 32 1 50 2 0,001 0,1 36,68 28,43 0,04 0,08 54,38 38,09 0,50 0,37 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 73 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 50 2 0,001 0,3 38,51 29,32 0,83 0,53 59,41 40,65 1,79 1,13 32 1 50 2 0,001 0,5 42,15 32,04 1,37 1,05 66,11 44,62 2,54 3,03 32 1 100 1 0,1 0,1 36,76 30,12 0,05 0,05 54,55 34,70 0,08 0,09 32 1 100 1 0,1 0,3 36,66 30,01 0,30 0,31 54,67 34,82 0,36 0,36 32 1 100 1 0,1 0,5 36,79 30,15 0,00 0,00 54,50 34,65 0,00 0,00 32 1 100 1 0,01 0,1 34,19 27,50 1,05 1,04 56,00 36,86 1,14 1,41 32 1 100 1 0,01 0,3 35,38 28,65 0,75 0,74 56,85 36,93 0,48 0,44 32 1 100 1 0,01 0,5 35,58 28,87 0,37 0,38 56,64 36,73 0,59 0,55 32 1 100 1 0,001 0,1 36,36 28,13 0,36 0,13 55,27 38,40 0,59 0,15 32 1 100 1 0,001 0,3 38,60 29,39 0,69 0,46 60,80 41,06 1,42 0,65 32 1 100 1 0,001 0,5 43,14 32,79 1,12 0,94 68,93 48,02 1,86 2,52 32 1 100 2 0,1 0,1 36,13 29,44 0,11 0,12 55,91 36,05 0,29 0,28 32 1 100 2 0,1 0,3 36,19 29,50 0,14 0,15 55,76 35,91 0,36 0,34 32 1 100 2 0,1 0,5 36,26 29,59 0,09 0,09 55,57 35,73 0,20 0,19 32 1 100 2 0,01 0,1 34,88 28,00 0,76 0,88 55,13 36,98 1,91 0,78 32 1 100 2 0,01 0,3 35,18 28,26 0,65 0,80 56,71 36,77 1,22 1,13 32 1 100 2 0,01 0,5 35,48 28,65 0,49 0,61 57,02 37,07 0,74 0,68 32 1 100 2 0,001 0,1 36,53 28,27 0,09 0,06 54,71 38,18 0,35 0,31 32 1 100 2 0,001 0,3 39,51 30,01 0,77 0,55 62,15 41,97 1,43 0,54 32 1 100 2 0,001 0,5 44,38 33,80 1,81 1,50 70,68 50,12 2,94 4,13 32 2 5 1 0,1 0,1 36,21 29,47 0,57 0,68 56,16 36,27 1,85 1,79 32 2 5 1 0,1 0,3 36,05 29,32 0,50 0,57 56,40 36,49 1,36 1,31 32 2 5 1 0,1 0,5 36,48 29,81 0,31 0,32 55,14 35,29 0,61 0,62 32 2 5 1 0,01 0,1 36,51 27,96 1,28 2,05 60,54 43,88 1,88 3,49 32 2 5 1 0,01 0,3 39,76 30,21 2,70 2,00 64,68 43,58 5,27 4,27 32 2 5 1 0,01 0,5 43,24 33,12 4,18 3,48 71,62 51,48 5,86 6,92 32 2 5 1 0,001 0,1 34,99 26,75 0,31 0,29 57,37 40,62 1,39 1,21 32 2 5 1 0,001 0,3 35,80 27,26 0,36 0,19 57,07 39,12 1,78 1,86 32 2 5 1 0,001 0,5 38,10 28,73 1,19 0,86 60,96 40,23 2,96 2,14 32 2 5 2 0,1 0,1 38,42 31,83 0,63 0,67 52,49 32,61 0,69 0,67 32 2 5 2 0,1 0,3 38,72 32,15 0,27 0,29 52,16 32,29 0,25 0,23 32 2 5 2 0,1 0,5 38,69 32,11 0,70 0,74 52,25 32,37 0,72 0,69 32 2 5 2 0,01 0,1 36,98 27,60 1,26 1,00 63,21 45,01 3,33 3,34 32 2 5 2 0,01 0,3 38,55 29,04 2,43 1,69 62,87 42,67 4,40 4,07 32 2 5 2 0,01 0,5 42,78 32,57 4,95 4,11 70,14 50,59 8,01 8,38 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 74 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 2 5 2 0,001 0,1 35,02 27,21 0,32 0,27 56,77 40,18 1,90 1,19 32 2 5 2 0,001 0,3 36,13 27,54 0,86 0,69 57,30 38,72 1,26 0,70 32 2 5 2 0,001 0,5 37,10 27,96 0,64 0,46 59,23 38,78 1,00 0,74 32 2 8 1 0,1 0,1 36,15 28,98 0,92 0,25 59,46 39,63 4,60 4,82 32 2 8 1 0,1 0,3 36,46 29,38 0,73 0,50 58,20 38,38 5,10 5,25 32 2 8 1 0,1 0,5 35,90 29,13 0,31 0,39 56,88 36,97 1,24 1,18 32 2 8 1 0,01 0,1 35,54 26,89 1,02 0,75 61,66 45,29 1,27 2,79 32 2 8 1 0,01 0,3 37,98 28,89 3,12 2,50 62,29 42,97 5,83 5,27 32 2 8 1 0,01 0,5 40,98 31,23 2,86 2,31 67,49 46,19 4,53 5,04 32 2 8 1 0,001 0,1 34,28 26,34 0,44 0,36 58,34 41,39 0,62 0,69 32 2 8 1 0,001 0,3 35,61 27,01 0,55 0,20 59,20 40,52 2,14 0,94 32 2 8 1 0,001 0,5 37,48 28,33 1,44 0,95 61,04 41,27 2,74 2,56 32 2 8 2 0,1 0,1 37,85 31,24 0,90 0,94 53,15 33,27 1,00 0,99 32 2 8 2 0,1 0,3 38,40 31,80 0,63 0,66 52,51 32,62 0,66 0,64 32 2 8 2 0,1 0,5 39,41 32,00 3,13 1,49 57,99 38,67 11,39 12,67 32 2 8 2 0,01 0,1 34,81 25,83 1,44 1,30 61,35 44,14 1,70 1,88 32 2 8 2 0,01 0,3 38,60 29,13 3,14 2,56 65,06 46,24 5,06 3,87 32 2 8 2 0,01 0,5 41,98 31,96 3,81 3,21 68,90 48,97 5,38 4,86 32 2 8 2 0,001 0,1 34,48 26,74 0,43 0,27 57,02 40,03 0,95 1,30 32 2 8 2 0,001 0,3 35,66 27,06 0,20 0,18 58,12 40,09 1,43 1,34 32 2 8 2 0,001 0,5 37,49 28,26 1,15 0,85 60,90 40,55 2,09 1,65 32 2 10 1 0,1 0,1 35,97 28,97 0,45 0,57 58,53 38,62 3,38 3,34 32 2 10 1 0,1 0,3 36,12 29,40 0,38 0,44 56,10 36,21 1,10 1,03 32 2 10 1 0,1 0,5 35,96 29,21 0,37 0,45 56,67 36,77 1,29 1,25 32 2 10 1 0,01 0,1 35,74 26,77 1,41 1,01 62,44 44,03 1,95 2,62 32 2 10 1 0,01 0,3 39,05 29,49 1,35 1,05 64,71 43,93 2,56 2,45 32 2 10 1 0,01 0,5 41,43 31,57 5,39 4,48 67,46 47,23 8,53 9,16 32 2 10 1 0,001 0,1 34,12 26,13 0,17 0,21 58,75 42,84 1,07 0,80 32 2 10 1 0,001 0,3 35,44 26,79 1,11 0,68 59,28 42,09 2,14 1,39 32 2 10 1 0,001 0,5 37,95 28,57 1,91 1,43 62,15 42,03 4,05 3,02 32 2 10 2 0,1 0,1 38,73 32,15 0,50 0,54 52,18 32,30 0,47 0,43 32 2 10 2 0,1 0,3 38,40 31,07 2,29 0,86 57,94 38,42 9,60 10,46 32 2 10 2 0,1 0,5 40,96 33,41 5,50 3,37 59,00 40,03 14,82 16,88 32 2 10 2 0,01 0,1 34,47 25,67 1,26 0,87 60,93 44,11 2,16 0,89 32 2 10 2 0,01 0,3 37,41 28,12 2,65 2,11 62,46 43,36 2,78 1,48 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 75 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 2 10 2 0,01 0,5 42,37 32,24 1,95 1,68 69,59 48,72 3,91 4,38 32 2 10 2 0,001 0,1 34,58 26,81 0,61 0,41 57,19 40,80 1,45 0,89 32 2 10 2 0,001 0,3 35,35 26,79 0,51 0,38 57,78 40,20 1,46 1,36 32 2 10 2 0,001 0,5 38,07 28,64 0,81 0,69 61,83 40,51 0,60 0,57 32 2 20 1 0,1 0,1 36,56 29,90 0,29 0,31 54,98 35,13 0,64 0,63 32 2 20 1 0,1 0,3 36,10 29,34 0,44 0,58 56,47 36,60 1,86 1,85 32 2 20 1 0,1 0,5 36,16 29,41 0,48 0,63 56,36 36,50 2,02 2,01 32 2 20 1 0,01 0,1 33,56 25,61 0,52 0,37 60,92 42,73 3,50 3,72 32 2 20 1 0,01 0,3 37,52 28,48 2,47 1,88 64,15 43,73 5,68 5,01 32 2 20 1 0,01 0,5 44,03 33,61 4,83 4,07 72,52 52,79 8,63 11,36 32 2 20 1 0,001 0,1 33,24 25,38 0,45 0,62 59,87 43,71 1,21 1,83 32 2 20 1 0,001 0,3 34,47 25,97 0,36 0,40 59,19 43,03 0,32 0,97 32 2 20 1 0,001 0,5 36,65 27,59 1,13 0,75 60,78 42,71 2,53 1,79 32 2 20 2 0,1 0,1 38,25 31,65 0,71 0,75 52,67 32,77 0,77 0,75 32 2 20 2 0,1 0,3 37,31 30,50 0,93 1,29 55,09 35,19 4,07 4,10 32 2 20 2 0,1 0,5 38,21 31,62 1,11 1,15 52,86 32,99 1,52 1,53 32 2 20 2 0,01 0,1 33,74 25,40 0,96 0,88 63,08 47,21 3,11 4,06 32 2 20 2 0,01 0,3 35,86 26,67 2,27 1,62 61,28 43,25 3,80 2,21 32 2 20 2 0,01 0,5 39,98 30,42 4,18 3,34 66,05 46,02 6,22 5,56 32 2 20 2 0,001 0,1 33,35 25,99 0,41 0,47 58,72 42,50 1,05 1,13 32 2 20 2 0,001 0,3 34,59 26,39 0,28 0,40 59,10 42,01 1,39 1,53 32 2 20 2 0,001 0,5 36,63 27,53 0,85 0,59 60,49 41,19 1,84 1,85 32 2 30 1 0,1 0,1 36,11 29,36 0,45 0,58 56,39 36,52 1,77 1,75 32 2 30 1 0,1 0,3 35,98 29,21 0,45 0,57 56,83 36,94 1,78 1,75 32 2 30 1 0,1 0,5 36,27 29,41 0,60 0,89 56,96 37,10 3,24 3,24 32 2 30 1 0,01 0,1 35,53 26,82 4,29 3,20 61,72 46,13 4,56 6,20 32 2 30 1 0,01 0,3 37,51 28,48 2,21 1,45 65,76 45,20 4,85 5,22 32 2 30 1 0,01 0,5 41,80 31,96 5,00 3,90 70,59 51,27 7,34 7,84 32 2 30 1 0,001 0,1 31,79 24,32 0,49 0,72 60,42 44,79 0,90 1,13 32 2 30 1 0,001 0,3 33,42 25,24 0,70 0,58 58,93 43,02 0,51 1,36 32 2 30 1 0,001 0,5 35,42 26,68 0,94 0,59 60,38 42,69 0,71 0,77 32 2 30 2 0,1 0,1 37,55 30,92 0,69 0,71 53,48 33,58 0,82 0,83 32 2 30 2 0,1 0,3 38,44 31,86 0,90 0,93 52,52 32,66 1,02 1,02 32 2 30 2 0,1 0,5 37,54 30,90 0,69 0,71 53,50 33,58 0,89 0,92 32 2 30 2 0,01 0,1 32,22 24,70 0,79 1,09 64,54 47,41 5,50 4,75 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 76 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 2 30 2 0,01 0,3 33,89 25,32 0,47 0,47 60,78 44,21 1,61 2,61 32 2 30 2 0,01 0,5 39,37 29,79 1,88 1,53 67,01 46,74 3,07 3,18 32 2 30 2 0,001 0,1 32,77 25,38 0,59 0,73 59,88 43,27 0,83 1,45 32 2 30 2 0,001 0,3 33,85 25,69 0,37 0,26 59,01 42,74 1,10 1,65 32 2 30 2 0,001 0,5 36,36 27,31 1,93 1,54 60,07 42,30 3,05 1,93 32 2 40 1 0,1 0,1 36,69 30,04 0,07 0,07 54,68 34,84 0,12 0,12 32 2 40 1 0,1 0,3 36,45 29,74 0,52 0,67 55,61 35,76 2,04 2,03 32 2 40 1 0,1 0,5 36,72 30,08 0,06 0,06 54,63 34,78 0,11 0,11 32 2 40 1 0,01 0,1 33,90 25,44 1,92 1,79 61,62 43,86 1,16 1,60 32 2 40 1 0,01 0,3 36,56 27,48 2,42 1,89 65,27 46,00 3,33 3,77 32 2 40 1 0,01 0,5 37,36 30,05 2,29 0,86 58,88 39,14 7,83 8,06 32 2 40 1 0,001 0,1 30,50 22,99 0,44 0,31 62,46 47,21 1,74 1,75 32 2 40 1 0,001 0,3 32,93 24,53 0,18 0,29 61,05 45,59 1,70 2,03 32 2 40 1 0,001 0,5 36,18 26,99 1,55 1,31 61,09 43,50 1,77 1,21 32 2 40 2 0,1 0,1 36,66 30,00 0,33 0,34 54,78 34,93 0,59 0,61 32 2 40 2 0,1 0,3 37,54 30,91 0,83 0,85 53,53 33,65 1,01 1,03 32 2 40 2 0,1 0,5 36,70 30,05 0,49 0,52 54,05 34,17 0,58 0,63 32 2 40 2 0,01 0,1 31,24 24,06 0,96 1,64 65,92 49,98 6,69 5,23 32 2 40 2 0,01 0,3 35,54 26,57 1,85 1,39 62,65 44,67 2,74 2,08 32 2 40 2 0,01 0,5 39,18 29,84 1,60 1,19 67,51 48,03 3,47 4,04 32 2 40 2 0,001 0,1 31,28 23,87 0,23 0,45 61,85 45,43 1,56 1,89 32 2 40 2 0,001 0,3 33,44 25,12 0,62 0,44 59,07 43,08 0,74 1,21 32 2 40 2 0,001 0,5 36,06 26,81 1,25 0,98 61,48 44,03 1,37 1,10 32 2 50 1 0,1 0,1 36,76 30,11 0,05 0,05 54,56 34,72 0,08 0,08 32 2 50 1 0,1 0,3 36,75 30,11 0,09 0,10 54,58 34,73 0,16 0,17 32 2 50 1 0,1 0,5 36,53 29,82 0,57 0,72 55,46 35,61 2,12 2,11 32 2 50 1 0,01 0,1 32,44 23,99 1,24 0,94 59,02 42,11 2,61 2,17 32 2 50 1 0,01 0,3 35,23 27,20 1,48 1,75 59,99 42,34 3,58 3,37 32 2 50 1 0,01 0,5 36,88 29,06 5,10 3,65 59,56 40,65 10,22 10,65 32 2 50 1 0,001 0,1 30,20 22,61 0,43 0,81 65,77 49,50 1,78 2,15 32 2 50 1 0,001 0,3 32,03 23,88 0,75 0,74 60,45 44,46 1,51 1,76 32 2 50 1 0,001 0,5 37,07 27,57 1,76 1,54 63,61 45,94 2,22 1,20 32 2 50 2 0,1 0,1 37,30 30,67 1,18 1,23 54,02 34,16 1,64 1,66 32 2 50 2 0,1 0,3 36,77 30,12 0,34 0,35 54,58 34,72 0,63 0,64 32 2 50 2 0,1 0,5 36,91 30,27 0,30 0,30 54,33 34,46 0,45 0,49 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 77 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 2 50 2 0,01 0,1 31,30 23,58 0,82 1,40 59,73 45,11 1,93 3,02 32 2 50 2 0,01 0,3 33,40 25,04 2,16 1,78 58,09 39,99 2,69 2,64 32 2 50 2 0,01 0,5 34,93 27,48 1,58 0,65 59,76 39,90 4,60 4,22 32 2 50 2 0,001 0,1 31,13 23,82 0,51 0,57 62,57 45,70 1,19 1,73 32 2 50 2 0,001 0,3 33,23 25,02 0,57 0,49 59,48 43,16 0,73 0,77 32 2 50 2 0,001 0,5 35,75 26,69 1,08 0,68 60,75 43,16 1,44 1,55 32 2 100 1 0,1 0,1 36,56 29,85 0,58 0,73 55,43 35,57 2,15 2,13 32 2 100 1 0,1 0,3 36,83 30,19 0,01 0,01 54,44 34,59 0,02 0,02 32 2 100 1 0,1 0,5 36,54 29,83 0,57 0,72 55,45 35,59 2,13 2,12 32 2 100 1 0,01 0,1 31,80 24,59 1,73 2,14 59,03 43,19 4,37 5,09 32 2 100 1 0,01 0,3 33,46 26,63 2,18 2,29 55,80 36,67 0,97 1,40 32 2 100 1 0,01 0,5 35,50 28,68 0,83 1,08 55,90 36,38 0,48 0,29 32 2 100 1 0,001 0,1 27,63 20,48 0,44 0,64 65,60 50,02 3,30 3,59 32 2 100 1 0,001 0,3 29,80 21,82 1,14 0,68 64,35 48,09 1,93 2,01 32 2 100 1 0,001 0,5 33,33 24,08 0,66 0,52 64,46 47,62 2,34 2,57 32 2 100 2 0,1 0,1 36,05 29,30 0,30 0,44 56,50 36,64 1,61 1,60 32 2 100 2 0,1 0,3 36,09 29,39 0,13 0,16 56,03 36,17 0,37 0,35 32 2 100 2 0,1 0,5 36,11 29,42 0,05 0,06 55,95 36,09 0,14 0,13 32 2 100 2 0,01 0,1 29,99 23,78 2,80 2,97 60,52 43,95 2,89 2,07 32 2 100 2 0,01 0,3 29,45 23,04 0,67 0,73 55,13 36,06 0,35 1,34 32 2 100 2 0,01 0,5 33,66 26,61 1,40 1,54 55,88 36,41 1,04 0,99 32 2 100 2 0,001 0,1 28,94 21,89 0,49 0,76 69,82 52,84 2,39 1,78 32 2 100 2 0,001 0,3 31,20 23,25 0,44 0,51 62,46 46,69 0,86 1,31 32 2 100 2 0,001 0,5 34,41 25,36 1,67 1,33 62,65 45,51 2,08 1,60 64 1 5 1 0,1 0,1 35,73 28,80 0,31 0,46 58,20 38,30 1,58 1,57 64 1 5 1 0,1 0,3 35,62 28,71 0,19 0,29 58,48 38,58 1,19 1,18 64 1 5 1 0,1 0,5 35,86 28,94 0,32 0,28 58,05 38,13 1,50 1,53 64 1 5 1 0,01 0,1 36,95 28,70 0,28 0,51 54,52 36,85 2,56 2,50 64 1 5 1 0,01 0,3 38,21 29,22 1,53 0,99 58,83 39,77 3,50 1,98 64 1 5 1 0,01 0,5 43,74 33,43 3,51 2,83 68,89 48,95 6,19 7,34 64 1 5 1 0,001 0,1 36,92 28,42 0,08 0,07 54,82 37,77 0,48 0,66 64 1 5 1 0,001 0,3 37,63 28,79 0,33 0,19 56,80 38,98 0,79 0,38 64 1 5 1 0,001 0,5 39,67 30,26 0,91 0,76 60,96 41,28 1,35 0,41 64 1 5 2 0,1 0,1 37,21 30,54 0,87 0,93 55,03 35,16 1,01 1,02 64 1 5 2 0,1 0,3 36,77 30,10 0,87 0,90 54,81 34,92 1,51 1,55 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 78 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 5 2 0,1 0,5 37,77 31,16 1,18 1,22 53,36 33,49 1,58 1,59 64 1 5 2 0,01 0,1 39,25 29,94 1,47 1,07 60,74 40,85 2,73 1,49 64 1 5 2 0,01 0,3 39,93 30,38 1,23 0,92 62,18 41,84 2,25 1,24 64 1 5 2 0,01 0,5 42,76 32,64 3,34 2,50 66,85 46,74 6,12 6,65 64 1 5 2 0,001 0,1 36,76 28,55 0,04 0,14 53,33 36,31 0,37 0,37 64 1 5 2 0,001 0,3 37,15 28,56 0,37 0,20 55,57 37,43 1,26 1,29 64 1 5 2 0,001 0,5 38,63 29,36 0,60 0,33 58,87 40,36 1,55 1,06 64 1 8 1 0,1 0,1 35,80 28,95 0,43 0,53 57,62 37,72 1,76 1,73 64 1 8 1 0,1 0,3 35,50 28,64 0,18 0,18 58,46 38,52 0,54 0,59 64 1 8 1 0,1 0,5 35,64 28,77 0,20 0,29 58,19 38,27 1,17 1,16 64 1 8 1 0,01 0,1 37,00 28,54 0,54 0,23 56,10 38,33 2,08 1,61 64 1 8 1 0,01 0,3 39,60 30,19 1,81 1,28 62,49 42,58 3,82 2,81 64 1 8 1 0,01 0,5 40,82 31,15 3,12 2,26 64,20 44,06 6,68 6,20 64 1 8 1 0,001 0,1 36,90 28,48 0,14 0,03 55,08 38,32 0,61 0,33 64 1 8 1 0,001 0,3 37,52 28,69 0,66 0,34 56,84 39,29 1,64 1,45 64 1 8 1 0,001 0,5 39,20 29,84 0,87 0,62 60,47 41,17 1,99 0,65 64 1 8 2 0,1 0,1 37,46 30,84 1,01 1,04 53,70 33,83 1,28 1,30 64 1 8 2 0,1 0,3 37,93 31,31 0,97 1,01 53,10 33,19 1,22 1,23 64 1 8 2 0,1 0,5 38,02 31,41 0,86 0,90 52,94 33,05 0,94 0,92 64 1 8 2 0,01 0,1 38,28 29,25 1,00 0,66 59,18 39,87 2,30 1,66 64 1 8 2 0,01 0,3 39,81 30,26 1,25 0,88 62,25 41,83 2,55 1,15 64 1 8 2 0,01 0,5 43,45 33,11 2,28 1,83 68,60 48,19 3,97 4,84 64 1 8 2 0,001 0,1 36,71 28,53 0,03 0,08 53,73 37,09 0,28 0,41 64 1 8 2 0,001 0,3 37,12 28,54 0,49 0,17 55,13 37,71 1,94 1,29 64 1 8 2 0,001 0,5 39,07 29,76 0,94 0,68 59,99 40,65 1,98 1,01 64 1 10 1 0,1 0,1 35,79 28,99 0,52 0,75 58,72 38,79 0,50 0,54 64 1 10 1 0,1 0,3 35,84 29,04 0,32 0,43 57,24 37,34 1,44 1,42 64 1 10 1 0,1 0,5 35,60 28,74 0,06 0,11 58,22 38,25 0,51 0,55 64 1 10 1 0,01 0,1 37,21 28,61 0,59 0,30 57,45 39,06 2,01 1,40 64 1 10 1 0,01 0,3 37,44 28,80 1,51 0,93 58,08 39,41 3,98 2,21 64 1 10 1 0,01 0,5 41,34 31,48 2,77 2,06 66,30 46,23 5,72 6,18 64 1 10 1 0,001 0,1 36,87 28,43 0,08 0,04 54,86 38,10 0,24 0,37 64 1 10 1 0,001 0,3 37,81 28,89 0,96 0,64 57,41 39,23 2,07 1,19 64 1 10 1 0,001 0,5 40,31 30,71 1,44 1,04 62,35 41,82 2,82 1,20 64 1 10 2 0,1 0,1 38,36 31,63 2,17 2,09 53,36 33,48 1,98 1,98 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 79 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 10 2 0,1 0,3 37,88 31,25 0,49 0,51 53,03 33,11 0,54 0,53 64 1 10 2 0,1 0,5 37,99 31,37 1,24 1,29 53,18 33,29 1,74 1,74 64 1 10 2 0,01 0,1 38,02 29,03 0,46 0,27 58,98 40,32 1,02 0,75 64 1 10 2 0,01 0,3 39,74 30,25 1,19 0,86 62,35 41,66 2,17 1,45 64 1 10 2 0,01 0,5 42,31 32,23 2,49 1,92 67,02 46,22 4,73 5,38 64 1 10 2 0,001 0,1 36,76 28,60 0,05 0,13 53,50 37,14 0,53 0,51 64 1 10 2 0,001 0,3 37,08 28,49 0,23 0,07 55,48 38,22 0,91 0,57 64 1 10 2 0,001 0,5 39,24 29,89 1,22 0,88 60,21 40,69 2,68 1,30 64 1 20 1 0,1 0,1 35,75 28,94 0,28 0,37 57,54 37,60 1,23 1,21 64 1 20 1 0,1 0,3 35,94 29,19 0,36 0,43 56,71 36,78 1,20 1,11 64 1 20 1 0,1 0,5 36,22 29,50 0,38 0,50 55,98 36,13 1,59 1,55 64 1 20 1 0,01 0,1 36,45 28,23 0,27 0,13 57,12 38,73 2,94 1,63 64 1 20 1 0,01 0,3 38,58 29,56 0,98 0,57 63,78 42,64 1,99 1,88 64 1 20 1 0,01 0,5 41,95 32,09 2,64 1,61 72,21 53,27 3,88 4,80 64 1 20 1 0,001 0,1 36,75 28,44 0,05 0,05 54,49 38,18 0,35 0,37 64 1 20 1 0,001 0,3 38,26 29,19 0,60 0,41 58,96 40,45 1,45 0,65 64 1 20 1 0,001 0,5 40,69 30,87 0,80 0,59 63,41 42,71 1,44 0,80 64 1 20 2 0,1 0,1 37,98 31,36 0,81 0,84 52,99 33,09 0,97 0,99 64 1 20 2 0,1 0,3 38,17 31,57 1,01 1,06 52,85 32,97 1,27 1,28 64 1 20 2 0,1 0,5 38,57 31,98 0,53 0,57 52,33 32,43 0,50 0,46 64 1 20 2 0,01 0,1 37,21 28,76 0,15 0,49 56,81 38,93 2,37 1,00 64 1 20 2 0,01 0,3 36,85 28,36 0,62 0,38 56,57 38,23 1,95 1,24 64 1 20 2 0,01 0,5 43,90 33,45 0,97 0,81 72,74 53,40 1,42 1,91 64 1 20 2 0,001 0,1 36,74 28,60 0,04 0,10 53,71 37,74 0,36 0,53 64 1 20 2 0,001 0,3 37,02 28,49 0,28 0,09 55,62 38,46 1,26 1,09 64 1 20 2 0,001 0,5 39,60 30,07 0,94 0,62 61,29 41,72 1,80 1,16 64 1 30 1 0,1 0,1 36,05 29,33 0,35 0,40 56,30 36,40 1,10 1,02 64 1 30 1 0,1 0,3 36,24 29,55 0,30 0,35 55,72 35,86 0,95 0,89 64 1 30 1 0,1 0,5 36,18 29,47 0,32 0,38 55,94 36,06 1,09 1,01 64 1 30 1 0,01 0,1 35,68 28,00 0,81 0,52 58,06 38,71 2,22 1,20 64 1 30 1 0,01 0,3 37,47 29,55 2,22 1,03 63,08 43,32 6,90 7,17 64 1 30 1 0,01 0,5 38,61 30,45 2,95 1,44 64,38 45,08 9,77 10,48 64 1 30 1 0,001 0,1 36,67 28,43 0,04 0,05 54,38 38,21 0,25 0,28 64 1 30 1 0,001 0,3 37,90 28,96 0,56 0,33 58,25 39,91 1,41 0,96 64 1 30 1 0,001 0,5 40,81 31,03 1,62 1,25 63,62 42,98 2,94 1,85 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 80 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 30 2 0,1 0,1 38,63 32,05 0,42 0,45 52,26 32,37 0,39 0,36 64 1 30 2 0,1 0,3 37,78 31,14 0,18 0,19 53,12 33,15 0,20 0,18 64 1 30 2 0,1 0,5 37,94 31,31 0,53 0,57 52,97 33,03 0,55 0,51 64 1 30 2 0,01 0,1 36,49 28,14 0,94 0,50 57,75 39,04 1,59 0,87 64 1 30 2 0,01 0,3 36,84 28,55 1,44 0,79 60,85 40,51 2,33 1,79 64 1 30 2 0,01 0,5 39,45 30,22 1,43 0,76 68,30 48,33 1,38 1,52 64 1 30 2 0,001 0,1 36,71 28,54 0,01 0,12 53,99 37,88 0,38 0,31 64 1 30 2 0,001 0,3 37,16 28,53 0,25 0,12 56,21 38,67 0,62 0,41 64 1 30 2 0,001 0,5 39,71 30,18 1,06 0,73 61,86 41,61 2,17 1,09 64 1 40 1 0,1 0,1 36,41 29,75 0,07 0,08 55,23 35,39 0,16 0,16 64 1 40 1 0,1 0,3 36,45 29,78 0,06 0,06 55,15 35,32 0,12 0,12 64 1 40 1 0,1 0,5 36,44 29,78 0,09 0,09 55,17 35,33 0,20 0,20 64 1 40 1 0,01 0,1 35,49 27,50 0,49 0,37 59,50 39,67 1,87 1,09 64 1 40 1 0,01 0,3 35,91 29,16 0,49 0,63 57,09 37,26 2,01 2,03 64 1 40 1 0,01 0,5 36,60 29,95 0,15 0,15 54,87 35,02 0,27 0,27 64 1 40 1 0,001 0,1 36,64 28,38 0,05 0,04 54,54 38,22 0,38 0,12 64 1 40 1 0,001 0,3 37,45 28,70 0,49 0,30 57,09 39,41 1,17 0,77 64 1 40 1 0,001 0,5 40,67 30,86 0,97 0,73 63,81 42,92 1,75 1,06 64 1 40 2 0,1 0,1 38,23 31,62 0,75 0,80 52,70 32,79 0,78 0,75 64 1 40 2 0,1 0,3 37,64 30,99 0,74 0,79 53,39 33,48 0,95 0,97 64 1 40 2 0,1 0,5 38,22 31,61 0,58 0,62 52,68 32,77 0,59 0,56 64 1 40 2 0,01 0,1 35,94 28,04 0,37 0,34 56,82 38,23 1,65 1,45 64 1 40 2 0,01 0,3 36,12 28,21 0,70 0,44 58,98 39,29 1,82 1,40 64 1 40 2 0,01 0,5 36,02 28,90 0,67 0,32 59,57 39,60 4,02 3,88 64 1 40 2 0,001 0,1 36,66 28,54 0,03 0,04 53,93 37,94 0,07 0,32 64 1 40 2 0,001 0,3 37,35 28,63 0,44 0,26 56,75 39,08 0,95 0,64 64 1 40 2 0,001 0,5 40,28 30,57 0,60 0,44 62,89 42,20 1,20 0,65 64 1 50 1 0,1 0,1 36,68 29,98 0,58 0,57 55,05 35,19 0,90 0,89 64 1 50 1 0,1 0,3 36,39 29,71 0,32 0,36 55,37 35,51 0,84 0,80 64 1 50 1 0,1 0,5 36,42 29,74 0,33 0,37 55,30 35,45 0,86 0,82 64 1 50 1 0,01 0,1 35,30 28,36 0,76 0,89 55,24 35,66 1,21 0,88 64 1 50 1 0,01 0,3 35,99 29,32 0,62 0,60 55,41 35,57 0,31 0,30 64 1 50 1 0,01 0,5 36,47 29,81 0,22 0,22 55,04 35,20 0,34 0,34 64 1 50 1 0,001 0,1 36,57 28,38 0,03 0,08 54,36 38,13 0,26 0,27 64 1 50 1 0,001 0,3 37,73 28,84 0,59 0,34 58,33 39,75 1,24 0,98 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 81 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 50 1 0,001 0,5 41,90 31,78 0,41 0,31 66,21 44,52 0,87 1,02 64 1 50 2 0,1 0,1 37,32 30,67 0,21 0,21 53,71 33,79 0,28 0,32 64 1 50 2 0,1 0,3 37,80 31,06 0,81 0,76 53,48 33,58 0,73 0,72 64 1 50 2 0,1 0,5 37,43 30,79 0,33 0,33 53,56 33,65 0,41 0,42 64 1 50 2 0,01 0,1 35,77 28,29 0,30 0,74 54,38 36,80 1,13 1,01 64 1 50 2 0,01 0,3 35,53 28,34 0,29 0,70 58,67 38,70 1,61 1,38 64 1 50 2 0,01 0,5 35,79 29,01 0,04 0,06 56,81 36,89 0,08 0,07 64 1 50 2 0,001 0,1 36,62 28,46 0,04 0,06 54,05 38,00 0,29 0,41 64 1 50 2 0,001 0,3 37,47 28,70 0,50 0,28 57,29 39,41 1,36 0,90 64 1 50 2 0,001 0,5 40,75 30,91 1,56 1,09 64,02 42,73 2,83 1,81 64 1 100 1 0,1 0,1 36,79 30,15 0,00 0,01 54,51 34,66 0,01 0,01 64 1 100 1 0,1 0,3 36,80 30,15 0,00 0,00 54,50 34,65 0,01 0,01 64 1 100 1 0,1 0,5 36,79 30,15 0,00 0,00 54,50 34,65 0,01 0,01 64 1 100 1 0,01 0,1 33,61 26,97 0,96 0,87 56,47 37,51 0,88 1,08 64 1 100 1 0,01 0,3 35,03 28,22 0,66 0,77 56,42 36,52 0,74 0,70 64 1 100 1 0,01 0,5 35,67 28,95 0,47 0,52 56,27 36,38 0,70 0,65 64 1 100 1 0,001 0,1 36,05 28,02 0,23 0,14 54,81 38,11 0,57 0,31 64 1 100 1 0,001 0,3 37,60 28,75 0,52 0,29 59,64 40,44 1,79 0,82 64 1 100 1 0,001 0,5 42,63 32,38 1,50 1,22 68,99 48,05 2,44 3,25 64 1 100 2 0,1 0,1 36,34 29,66 0,08 0,08 55,40 35,56 0,18 0,18 64 1 100 2 0,1 0,3 36,27 29,59 0,14 0,15 55,56 35,71 0,34 0,33 64 1 100 2 0,1 0,5 36,34 29,66 0,10 0,11 55,40 35,56 0,23 0,22 64 1 100 2 0,01 0,1 34,38 27,64 0,80 0,91 55,31 36,91 2,59 1,70 64 1 100 2 0,01 0,3 35,11 28,08 0,57 0,76 57,08 37,12 1,50 1,36 64 1 100 2 0,01 0,5 35,02 28,04 0,50 0,61 55,28 35,42 1,01 0,97 64 1 100 2 0,001 0,1 36,41 28,31 0,11 0,14 54,23 38,14 0,39 0,22 64 1 100 2 0,001 0,3 38,35 29,22 0,71 0,44 60,42 41,16 1,59 0,97 64 1 100 2 0,001 0,5 42,43 32,18 1,93 1,54 68,02 46,99 3,43 4,15 64 2 5 1 0,1 0,1 35,56 28,66 0,04 0,11 58,63 38,70 0,52 0,57 64 2 5 1 0,1 0,3 35,83 29,01 0,39 0,52 57,42 37,53 1,72 1,70 64 2 5 1 0,1 0,5 35,84 29,04 0,43 0,52 57,30 37,36 1,54 1,51 64 2 5 1 0,01 0,1 36,00 27,35 1,53 1,01 59,76 42,45 2,83 2,66 64 2 5 1 0,01 0,3 38,22 28,97 1,35 0,98 63,50 42,97 3,41 2,81 64 2 5 1 0,01 0,5 42,02 32,15 5,83 5,05 69,33 49,77 9,11 11,03 64 2 5 1 0,001 0,1 34,39 26,31 0,11 0,12 58,09 41,56 0,58 0,45 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 82 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 2 5 1 0,001 0,3 35,95 26,99 0,40 0,32 59,79 42,37 0,57 0,38 64 2 5 1 0,001 0,5 36,96 27,84 1,03 0,63 60,73 41,64 1,94 1,44 64 2 5 2 0,1 0,1 36,69 29,99 0,93 1,00 55,19 35,25 2,11 2,08 64 2 5 2 0,1 0,3 41,88 34,31 8,21 6,06 60,59 41,90 17,51 20,12 64 2 5 2 0,1 0,5 37,36 30,72 0,64 0,65 53,73 33,84 0,87 0,89 64 2 5 2 0,01 0,1 37,75 28,26 1,97 1,58 65,27 47,17 2,87 2,33 64 2 5 2 0,01 0,3 36,77 27,50 1,29 0,95 62,84 44,25 1,91 2,61 64 2 5 2 0,01 0,5 39,47 29,89 2,33 2,01 65,41 45,20 3,96 5,16 64 2 5 2 0,001 0,1 34,38 26,57 0,22 0,20 58,24 40,92 0,77 0,32 64 2 5 2 0,001 0,3 35,43 26,96 0,40 0,13 57,99 40,41 0,94 0,84 64 2 5 2 0,001 0,5 36,76 27,75 0,59 0,36 59,82 40,72 1,71 0,59 64 2 8 1 0,1 0,1 35,58 28,68 0,10 0,18 58,55 38,63 0,87 0,90 64 2 8 1 0,1 0,3 35,69 28,85 0,20 0,28 57,82 37,89 1,10 1,08 64 2 8 1 0,1 0,5 35,75 28,92 0,33 0,43 57,70 37,79 1,45 1,43 64 2 8 1 0,01 0,1 34,81 26,43 0,46 0,15 59,70 43,22 0,70 1,52 64 2 8 1 0,01 0,3 41,60 31,80 3,48 2,91 69,11 47,96 5,27 6,08 64 2 8 1 0,01 0,5 43,07 32,78 4,12 3,51 71,94 51,67 5,52 7,15 64 2 8 1 0,001 0,1 33,69 25,67 0,20 0,21 59,09 42,65 1,33 0,70 64 2 8 1 0,001 0,3 35,22 26,39 0,79 0,62 61,39 44,50 1,12 1,47 64 2 8 1 0,001 0,5 37,19 27,96 0,61 0,49 61,96 43,19 1,16 0,92 64 2 8 2 0,1 0,1 38,13 31,52 0,72 0,76 52,80 32,89 0,79 0,78 64 2 8 2 0,1 0,3 38,09 31,48 1,21 1,26 53,04 33,15 1,66 1,66 64 2 8 2 0,1 0,5 36,86 30,19 0,75 0,81 54,69 34,77 1,73 1,70 64 2 8 2 0,01 0,1 35,76 26,42 0,95 0,73 62,90 46,31 1,72 2,02 64 2 8 2 0,01 0,3 38,83 29,26 2,39 1,94 65,59 47,11 2,17 1,15 64 2 8 2 0,01 0,5 39,80 30,10 3,73 3,20 67,21 47,60 6,22 6,76 64 2 8 2 0,001 0,1 33,86 26,19 0,45 0,48 59,17 42,46 0,95 1,40 64 2 8 2 0,001 0,3 34,64 26,44 0,45 0,19 58,96 42,18 0,91 0,71 64 2 8 2 0,001 0,5 35,88 26,94 0,34 0,23 59,93 41,48 1,90 1,50 64 2 10 1 0,1 0,1 35,86 29,09 0,34 0,42 57,03 37,09 1,27 1,19 64 2 10 1 0,1 0,3 35,76 28,91 0,46 0,57 57,84 37,93 1,67 1,63 64 2 10 1 0,1 0,5 35,95 29,14 0,48 0,63 57,12 37,24 2,03 2,01 64 2 10 1 0,01 0,1 35,11 27,15 0,48 0,97 58,18 40,84 2,59 2,23 64 2 10 1 0,01 0,3 38,97 29,61 2,43 1,97 64,66 44,79 3,26 3,78 64 2 10 1 0,01 0,5 40,81 31,11 2,73 2,36 67,43 46,40 3,31 3,12 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 83 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 2 10 1 0,001 0,1 33,33 25,40 0,05 0,24 60,02 43,97 1,34 1,28 64 2 10 1 0,001 0,3 34,77 26,02 0,49 0,36 59,84 43,34 0,64 0,33 64 2 10 1 0,001 0,5 36,78 27,57 0,97 0,73 62,47 44,81 1,29 1,87 64 2 10 2 0,1 0,1 37,61 30,97 1,12 1,18 53,63 33,72 1,80 1,80 64 2 10 2 0,1 0,3 37,95 31,34 1,04 1,07 53,09 33,22 1,23 1,24 64 2 10 2 0,1 0,5 37,92 31,31 0,88 0,92 53,06 33,17 0,94 0,92 64 2 10 2 0,01 0,1 35,26 26,17 2,12 1,61 62,87 45,63 2,32 1,66 64 2 10 2 0,01 0,3 39,38 29,87 3,87 3,06 66,71 47,92 6,31 4,30 64 2 10 2 0,01 0,5 42,54 32,55 4,76 4,04 69,80 49,39 7,72 8,63 64 2 10 2 0,001 0,1 33,65 26,10 0,21 0,39 58,96 42,69 1,50 1,48 64 2 10 2 0,001 0,3 34,51 26,26 0,25 0,27 59,56 42,64 0,96 0,95 64 2 10 2 0,001 0,5 35,93 27,01 0,43 0,36 60,28 42,33 0,72 0,96 64 2 20 1 0,1 0,1 36,00 29,26 0,36 0,43 56,48 36,58 1,16 1,11 64 2 20 1 0,1 0,3 36,01 29,21 0,46 0,62 56,95 37,08 2,11 2,09 64 2 20 1 0,1 0,5 36,15 29,42 0,48 0,58 56,19 36,31 1,59 1,55 64 2 20 1 0,01 0,1 34,55 26,17 0,75 0,49 60,22 43,30 1,70 1,33 64 2 20 1 0,01 0,3 38,63 29,71 3,85 3,02 65,08 45,58 7,98 7,19 64 2 20 1 0,01 0,5 44,42 34,47 4,83 3,05 72,95 53,96 10,61 11,45 64 2 20 1 0,001 0,1 31,71 23,98 0,62 0,64 60,73 44,60 1,06 1,21 64 2 20 1 0,001 0,3 33,60 24,96 0,48 0,34 61,15 45,55 1,28 1,74 64 2 20 1 0,001 0,5 35,28 26,35 0,86 0,62 61,55 44,37 1,04 1,13 64 2 20 2 0,1 0,1 38,21 31,62 1,02 1,07 52,81 32,94 1,30 1,32 64 2 20 2 0,1 0,3 37,90 31,29 0,84 0,87 53,08 33,19 0,98 0,99 64 2 20 2 0,1 0,5 37,85 31,24 0,87 0,91 53,14 33,24 0,94 0,93 64 2 20 2 0,01 0,1 32,08 24,65 0,22 0,48 60,23 45,12 2,37 2,97 64 2 20 2 0,01 0,3 39,08 29,62 2,94 2,36 65,80 46,09 4,90 4,53 64 2 20 2 0,01 0,5 41,69 31,75 4,20 3,63 70,56 50,39 6,68 8,05 64 2 20 2 0,001 0,1 32,10 24,52 0,50 0,39 60,56 43,95 0,67 0,90 64 2 20 2 0,001 0,3 33,35 25,34 0,34 0,29 59,92 44,02 1,46 1,72 64 2 20 2 0,001 0,5 34,71 26,08 0,16 0,15 58,90 42,66 0,47 1,17 64 2 30 1 0,1 0,1 36,30 29,62 0,34 0,38 55,56 35,70 0,82 0,80 64 2 30 1 0,1 0,3 36,15 29,44 0,40 0,45 56,01 36,12 1,10 1,04 64 2 30 1 0,1 0,5 36,27 29,58 0,33 0,37 55,64 35,78 0,80 0,78 64 2 30 1 0,01 0,1 35,07 26,61 1,38 1,50 62,74 47,29 1,53 2,98 64 2 30 1 0,01 0,3 38,17 29,40 2,19 1,27 63,25 42,79 6,09 5,99 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 84 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 2 30 1 0,01 0,5 38,72 30,31 5,37 3,48 63,22 44,56 11,54 11,77 64 2 30 1 0,001 0,1 30,22 22,31 0,30 0,52 64,39 48,50 1,39 1,74 64 2 30 1 0,001 0,3 32,06 24,02 0,46 0,43 61,45 45,64 0,82 1,37 64 2 30 1 0,001 0,5 34,06 25,28 0,80 0,49 61,07 44,92 1,28 1,46 64 2 30 2 0,1 0,1 38,59 32,01 0,84 0,88 52,37 32,50 0,93 0,92 64 2 30 2 0,1 0,3 38,24 31,64 0,83 0,87 52,70 32,81 0,89 0,87 64 2 30 2 0,1 0,5 38,53 31,95 0,85 0,89 52,42 32,55 0,90 0,88 64 2 30 2 0,01 0,1 32,57 24,86 1,20 1,09 61,68 44,51 2,64 2,73 64 2 30 2 0,01 0,3 35,16 26,24 1,70 1,35 62,20 44,65 2,76 1,51 64 2 30 2 0,01 0,5 40,65 31,04 4,00 3,36 68,87 49,58 5,72 6,20 64 2 30 2 0,001 0,1 31,10 23,68 0,56 0,58 62,32 45,17 1,51 1,43 64 2 30 2 0,001 0,3 33,03 25,12 0,21 0,37 59,84 43,63 1,01 1,60 64 2 30 2 0,001 0,5 34,61 25,88 0,51 0,39 60,06 43,49 0,78 0,76 64 2 40 1 0,1 0,1 36,53 29,87 0,15 0,16 55,00 35,16 0,30 0,30 64 2 40 1 0,1 0,3 36,56 29,90 0,24 0,26 54,96 35,11 0,52 0,52 64 2 40 1 0,1 0,5 36,42 29,75 0,31 0,34 55,27 35,42 0,71 0,70 64 2 40 1 0,01 0,1 33,67 25,82 1,33 1,21 59,65 43,10 2,34 5,02 64 2 40 1 0,01 0,3 35,49 27,28 1,62 0,90 59,36 40,41 5,29 4,97 64 2 40 1 0,01 0,5 35,99 28,24 2,36 1,37 57,87 38,29 6,77 6,47 64 2 40 1 0,001 0,1 29,27 21,92 0,44 0,64 67,07 50,60 2,59 2,01 64 2 40 1 0,001 0,3 30,60 22,72 0,41 0,51 63,27 47,60 1,08 1,24 64 2 40 1 0,001 0,5 33,54 24,61 0,37 0,19 60,92 44,93 0,95 1,05 64 2 40 2 0,1 0,1 38,19 31,59 1,05 1,10 52,83 32,95 1,27 1,28 64 2 40 2 0,1 0,3 38,34 31,75 0,98 1,02 52,63 32,75 1,06 1,04 64 2 40 2 0,1 0,5 37,66 31,03 0,62 0,64 53,32 33,41 0,73 0,73 64 2 40 2 0,01 0,1 33,35 25,44 2,58 2,97 62,06 46,21 2,33 1,81 64 2 40 2 0,01 0,3 36,17 27,00 2,63 2,22 65,35 46,38 3,13 3,58 64 2 40 2 0,01 0,5 40,42 30,79 1,83 1,57 69,16 49,26 3,38 3,55 64 2 40 2 0,001 0,1 30,35 23,53 0,69 1,07 66,43 49,37 2,83 2,42 64 2 40 2 0,001 0,3 31,70 23,98 0,57 0,62 62,40 45,75 2,23 2,20 64 2 40 2 0,001 0,5 33,27 24,67 0,48 0,35 60,90 44,50 1,48 1,55 64 2 50 1 0,1 0,1 36,65 30,00 0,19 0,20 54,77 34,92 0,37 0,38 64 2 50 1 0,1 0,3 36,61 29,95 0,29 0,31 54,89 35,04 0,63 0,63 64 2 50 1 0,1 0,5 36,70 30,06 0,05 0,05 54,66 34,81 0,09 0,09 64 2 50 1 0,01 0,1 32,59 25,16 0,44 1,00 57,60 38,23 2,40 3,46 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 85 EK 4 CNN Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 2 50 1 0,01 0,3 34,27 26,96 1,03 1,29 56,57 38,59 3,12 4,75 64 2 50 1 0,01 0,5 37,16 29,62 4,17 2,57 59,31 40,07 9,34 9,89 64 2 50 1 0,001 0,1 28,45 21,34 0,58 0,71 66,20 51,20 1,22 2,03 64 2 50 1 0,001 0,3 30,20 22,54 0,42 0,83 63,41 47,61 1,19 1,89 64 2 50 1 0,001 0,5 32,81 24,03 0,49 0,28 62,17 45,23 1,41 1,65 64 2 50 2 0,1 0,1 37,03 30,39 0,19 0,19 54,12 34,25 0,30 0,32 64 2 50 2 0,1 0,3 36,96 30,32 0,18 0,18 54,23 34,36 0,29 0,31 64 2 50 2 0,1 0,5 37,33 30,70 0,66 0,68 53,77 33,89 0,79 0,80 64 2 50 2 0,01 0,1 32,06 25,16 1,87 2,33 62,69 46,74 2,69 2,09 64 2 50 2 0,01 0,3 33,85 25,47 1,92 1,58 61,22 43,35 5,45 4,19 64 2 50 2 0,01 0,5 35,96 27,93 2,33 1,23 61,57 40,65 4,99 4,04 64 2 50 2 0,001 0,1 29,89 23,46 1,32 1,77 69,96 53,49 3,61 3,52 64 2 50 2 0,001 0,3 31,08 23,66 0,18 0,23 64,20 47,82 0,95 0,87 64 2 50 2 0,001 0,5 32,50 24,24 0,15 0,35 60,86 44,35 0,99 1,29 64 2 100 1 0,1 0,1 36,83 30,19 0,01 0,01 54,43 34,58 0,01 0,01 64 2 100 1 0,1 0,3 36,83 30,19 0,02 0,02 54,43 34,58 0,03 0,03 64 2 100 1 0,1 0,5 36,80 30,16 0,05 0,06 54,49 34,64 0,09 0,09 64 2 100 1 0,01 0,1 31,89 24,85 0,78 0,90 57,97 38,86 3,26 3,96 64 2 100 1 0,01 0,3 33,95 27,20 1,12 1,12 55,44 35,99 0,64 0,69 64 2 100 1 0,01 0,5 35,52 28,76 0,93 1,02 56,06 36,27 0,65 0,47 64 2 100 1 0,001 0,1 26,34 19,50 1,00 1,77 70,78 52,68 2,97 2,67 64 2 100 1 0,001 0,3 27,58 20,53 0,39 0,48 68,24 51,15 3,83 2,92 64 2 100 1 0,001 0,5 29,88 21,94 0,45 0,29 65,72 49,36 2,35 2,27 64 2 100 2 0,1 0,1 36,32 29,65 0,10 0,10 55,44 35,59 0,23 0,23 64 2 100 2 0,1 0,3 36,23 29,55 0,09 0,10 55,66 35,81 0,22 0,21 64 2 100 2 0,1 0,5 36,28 29,61 0,09 0,09 55,52 35,68 0,21 0,20 64 2 100 2 0,01 0,1 29,17 22,73 1,90 1,87 63,30 46,40 4,47 4,50 64 2 100 2 0,01 0,3 30,34 23,27 1,32 1,02 57,70 39,55 2,52 3,14 64 2 100 2 0,01 0,5 33,04 26,06 0,69 0,82 55,79 35,93 0,74 0,73 64 2 100 2 0,001 0,1 29,08 23,03 1,32 1,59 74,83 58,52 1,20 0,77 64 2 100 2 0,001 0,3 28,42 21,56 1,07 1,30 70,46 52,82 2,15 1,89 64 2 100 2 0,001 0,5 29,90 22,42 0,34 0,53 66,02 49,01 1,73 1,10 F: Filtre, K: Kernel, D: Devir, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: Standart sapma 86 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 5 1 1 0,100 0,10 49,55 39,87 2,00 1,28 64,91 39,91 1,02 2,06 5 5 5 1 1 0,100 0,50 49,65 39,44 3,91 3,92 66,98 41,04 6,14 6,47 5 5 5 1 1 0,010 0,10 44,76 35,12 2,28 1,58 67,96 48,08 3,97 4,16 5 5 5 1 1 0,010 0,50 46,49 37,04 3,88 3,25 62,88 39,80 1,85 1,88 5 5 5 1 1 0,001 0,10 47,81 38,01 1,39 1,06 62,66 39,49 2,04 1,88 5 5 5 1 1 0,001 0,50 48,11 38,55 3,13 2,52 62,79 38,95 1,68 1,14 5 5 5 1 2 0,100 0,10 47,32 35,13 0,00* 0,01 83,81 63,70 0,98 1,77 5 5 5 1 2 0,100 0,50 47,47 35,36 0,32 0,46 89,03 65,22 12,64 5,09 5 5 5 1 2 0,010 0,10 43,49 32,29 2,57 2,27 77,46 57,40 4,33 4,01 5 5 5 1 2 0,010 0,50 47,01 35,04 0,60 0,94 81,72 61,34 2,25 1,15 5 5 5 1 2 0,001 0,10 46,31 34,43 0,80 0,43 82,96 62,54 2,03 1,42 5 5 5 1 2 0,001 0,50 46,80 34,72 0,41 0,26 83,10 62,48 0,62 0,94 5 5 5 1 4 0,100 0,10 49,22 37,54 0,04 0,03 72,31 58,31 0,06 0,05 5 5 5 1 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,00 0,00 72,34 58,33 0,01 0,01 5 5 5 1 4 0,010 0,10 48,73 37,16 0,34 0,28 72,19 57,61 0,10 0,89 5 5 5 1 4 0,010 0,50 48,79 37,18 0,29 0,31 72,41 57,69 0,48 0,50 5 5 5 1 4 0,001 0,10 48,77 37,27 0,58 0,37 71,06 57,36 2,42 1,75 5 5 5 1 4 0,001 0,50 48,87 37,37 0,42 0,22 72,16 58,11 0,70 0,35 5 5 5 1 10 0,100 0,10 51,75 41,28 0,00 0,00 49,42 36,27 0,03 0,01 5 5 5 1 10 0,100 0,50 51,75 41,29 0,01 0,03 49,46 36,28 0,15 0,01 5 5 5 1 10 0,010 0,10 51,57 41,17 0,20 0,22 49,65 36,20 0,17 0,23 5 5 5 1 10 0,010 0,50 51,69 41,35 0,07 0,11 49,61 36,27 0,20 0,16 5 5 5 1 10 0,001 0,10 51,44 41,09 0,12 0,28 50,04 36,36 0,89 0,82 5 5 5 1 10 0,001 0,50 51,77 41,36 0,10 0,32 50,25 36,78 1,12 0,78 5 5 5 5 1 0,100 0,10 47,18 37,83 3,92 3,24 61,05 38,72 3,25 1,92 5 5 5 5 1 0,100 0,50 50,43 40,20 1,33 1,39 66,31 39,33 7,51 3,70 5 5 5 5 1 0,010 0,10 43,37 33,67 2,68 2,51 74,74 52,45 24,23 21,36 5 5 5 5 1 0,010 0,50 48,12 38,53 2,38 1,75 64,39 39,81 5,27 3,40 5 5 5 5 1 0,001 0,10 49,72 39,66 2,50 2,52 64,02 39,00 0,87 0,80 5 5 5 5 1 0,001 0,50 52,14 41,74 1,81 1,34 65,15 39,46 1,55 1,69 5 5 5 5 2 0,100 0,10 47,31 35,17 0,02 0,17 83,89 62,87 1,19 0,10 5 5 5 5 2 0,100 0,50 47,12 35,06 0,45 0,15 83,50 62,44 0,30 1,06 5 5 5 5 2 0,010 0,10 49,29 35,96 10,29 5,71 83,04 62,55 4,40 5,00 5 5 5 5 2 0,010 0,50 45,03 33,60 1,52 0,99 79,85 58,21 3,24 2,99 5 5 5 5 2 0,001 0,10 46,98 34,62 0,27 0,47 82,84 61,96 1,11 1,23 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 87 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 5 5 2 0,001 0,50 46,79 34,74 0,71 0,46 83,89 62,58 1,48 0,40 5 5 5 5 4 0,100 0,10 49,23 37,54 0,02 0,02 72,34 58,31 0,03 0,05 5 5 5 5 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,01 0,01 72,36 58,31 0,06 0,04 5 5 5 5 4 0,010 0,10 48,82 37,24 0,29 0,28 71,78 57,28 0,47 0,50 5 5 5 5 4 0,010 0,50 48,70 37,30 0,30 0,06 72,22 57,47 0,17 0,46 5 5 5 5 4 0,001 0,10 48,89 37,34 0,71 0,56 73,00 58,33 0,98 0,63 5 5 5 5 4 0,001 0,50 49,16 37,56 0,26 0,27 73,00 58,32 1,08 1,17 5 5 5 5 10 0,100 0,10 51,78 41,34 0,04 0,11 49,44 36,24 0,10 0,02 5 5 5 5 10 0,100 0,50 51,75 41,29 0,00 0,00 49,49 36,25 0,03 0,01 5 5 5 5 10 0,010 0,10 51,31 41,09 0,45 0,17 50,09 36,89 1,01 0,99 5 5 5 5 10 0,010 0,50 51,72 41,26 0,04 0,11 49,65 36,28 0,23 0,42 5 5 5 5 10 0,001 0,10 53,84 43,07 2,98 2,33 53,87 40,75 5,87 6,80 5 5 5 5 10 0,001 0,50 52,07 42,05 0,45 0,85 49,32 35,83 1,11 1,37 5 5 10 1 1 0,100 0,10 48,43 38,45 3,67 3,23 60,92 37,34 4,16 0,99 5 5 10 1 1 0,100 0,50 49,96 40,02 2,56 2,04 65,31 39,81 1,85 3,50 5 5 10 1 1 0,010 0,10 40,22 31,60 3,17 2,66 65,38 43,44 6,76 4,21 5 5 10 1 1 0,010 0,50 43,82 34,48 3,32 2,67 59,05 38,49 5,45 3,87 5 5 10 1 1 0,001 0,10 46,17 36,26 3,04 2,37 64,77 42,80 5,34 6,10 5 5 10 1 1 0,001 0,50 47,91 37,74 2,61 2,45 61,64 37,09 1,74 1,75 5 5 10 1 2 0,100 0,10 47,41 35,21 0,20 0,13 83,64 62,95 0,59 0,03 5 5 10 1 2 0,100 0,50 47,32 35,16 0,01 0,03 83,38 62,97 0,02 0,08 5 5 10 1 2 0,010 0,10 44,33 32,57 3,30 2,22 77,19 58,39 7,06 5,41 5 5 10 1 2 0,010 0,50 45,84 34,25 1,58 1,14 82,10 60,84 3,03 2,97 5 5 10 1 2 0,001 0,10 44,08 33,10 1,84 1,17 81,50 60,26 3,70 3,10 5 5 10 1 2 0,001 0,50 46,87 34,69 0,91 0,86 83,39 62,28 1,64 2,11 5 5 10 1 4 0,100 0,10 49,19 37,50 0,13 0,11 72,30 58,23 0,13 0,27 5 5 10 1 4 0,100 0,50 49,25 37,55 0,00 0,00 72,36 58,36 0,00 0,00 5 5 10 1 4 0,010 0,10 48,78 37,27 0,44 0,29 72,39 58,31 0,40 0,90 5 5 10 1 4 0,010 0,50 48,82 37,21 0,41 0,33 72,48 57,80 0,23 0,49 5 5 10 1 4 0,001 0,10 48,39 36,89 0,58 0,55 72,12 57,64 0,42 0,48 5 5 10 1 4 0,001 0,50 48,86 37,15 0,59 0,48 72,97 58,48 0,70 1,23 5 5 10 1 10 0,100 0,10 51,76 41,30 0,01 0,03 49,42 36,27 0,25 0,07 5 5 10 1 10 0,100 0,50 51,76 41,29 0,02 0,01 49,34 36,29 0,07 0,03 5 5 10 1 10 0,010 0,10 51,44 41,38 0,43 0,20 49,72 36,28 0,30 0,24 5 5 10 1 10 0,010 0,50 51,63 41,30 0,17 0,22 49,24 36,05 0,98 0,66 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 88 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 10 1 10 0,001 0,10 51,49 41,26 0,49 0,55 51,84 38,74 3,51 4,66 5 5 10 1 10 0,001 0,50 51,31 41,07 0,75 0,28 51,59 37,50 4,45 3,05 5 5 10 5 1 0,100 0,10 47,04 37,51 5,13 4,19 64,71 40,77 4,13 5,37 5 5 10 5 1 0,100 0,50 50,03 40,12 2,55 1,98 64,59 38,95 0,57 1,57 5 5 10 5 1 0,010 0,10 40,63 31,67 4,81 4,13 65,66 43,07 7,01 5,51 5 5 10 5 1 0,010 0,50 43,12 34,08 4,22 3,41 62,32 39,62 4,95 4,89 5 5 10 5 1 0,001 0,10 48,86 38,88 2,21 1,83 64,54 39,59 1,03 1,08 5 5 10 5 1 0,001 0,50 49,33 38,83 1,43 1,68 64,15 39,29 2,28 2,74 5 5 10 5 2 0,100 0,10 47,14 35,01 0,92 0,44 82,88 62,06 3,72 3,20 5 5 10 5 2 0,100 0,50 47,31 35,16 0,04 0,09 83,40 63,02 0,01 0,03 5 5 10 5 2 0,010 0,10 41,64 31,75 2,73 1,94 85,40 64,55 4,19 2,43 5 5 10 5 2 0,010 0,50 44,60 33,06 1,99 1,44 79,26 59,32 6,02 5,89 5 5 10 5 2 0,001 0,10 46,06 34,12 1,46 1,19 82,37 61,15 0,93 1,15 5 5 10 5 2 0,001 0,50 47,20 34,97 0,18 0,38 83,37 62,67 0,69 0,78 5 5 10 5 4 0,100 0,10 49,24 37,55 0,01 0,00 72,34 58,34 0,02 0,02 5 5 10 5 4 0,100 0,50 49,22 37,53 0,03 0,05 72,33 58,25 0,03 0,12 5 5 10 5 4 0,010 0,10 48,28 36,78 0,94 0,68 72,21 57,04 0,72 1,72 5 5 10 5 4 0,010 0,50 48,71 37,10 0,43 0,38 72,06 57,59 0,41 0,51 5 5 10 5 4 0,001 0,10 49,01 37,36 0,30 0,31 72,18 57,05 1,52 1,58 5 5 10 5 4 0,001 0,50 49,06 37,41 0,30 0,26 72,34 57,88 0,06 0,59 5 5 10 5 10 0,100 0,10 51,78 41,32 0,05 0,09 49,27 36,28 0,18 0,02 5 5 10 5 10 0,100 0,50 51,75 41,29 0,01 0,02 49,46 36,26 0,14 0,04 5 5 10 5 10 0,010 0,10 51,18 40,83 0,41 0,41 50,67 37,93 2,36 1,85 5 5 10 5 10 0,010 0,50 51,67 41,28 0,09 0,09 49,80 36,60 0,19 0,54 5 5 10 5 10 0,001 0,10 51,50 41,45 0,55 0,50 49,81 36,29 0,63 0,21 5 5 10 5 10 0,001 0,50 51,71 41,28 0,23 0,26 49,77 37,46 0,93 1,41 5 5 20 1 1 0,100 0,10 47,02 37,25 4,37 3,74 65,47 41,86 4,67 5,01 5 5 20 1 1 0,100 0,50 51,22 41,03 0,47 0,46 64,02 38,07 0,46 0,18 5 5 20 1 1 0,010 0,10 42,61 32,68 4,14 3,36 62,23 41,68 7,87 7,13 5 5 20 1 1 0,010 0,50 42,60 33,55 2,56 2,10 63,93 42,33 5,09 4,83 5 5 20 1 1 0,001 0,10 44,57 34,25 1,98 1,99 60,10 41,81 4,64 3,21 5 5 20 1 1 0,001 0,50 46,01 36,33 3,69 2,93 61,69 39,84 1,73 4,98 5 5 20 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,39 62,96 0,02 0,01 5 5 20 1 2 0,100 0,50 47,32 35,15 0,00 0,02 83,38 62,94 0,02 0,03 5 5 20 1 2 0,010 0,10 43,87 32,02 4,18 2,15 80,32 59,72 3,85 4,09 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 89 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 20 1 2 0,010 0,50 45,86 34,27 1,58 0,96 81,89 60,44 2,90 2,60 5 5 20 1 2 0,001 0,10 44,29 32,90 2,09 1,40 79,74 60,18 2,93 1,86 5 5 20 1 2 0,001 0,50 44,09 32,53 1,19 1,06 79,34 58,14 3,69 3,39 5 5 20 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,01 5 5 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 5 20 1 4 0,010 0,10 48,23 36,58 1,44 1,29 73,77 59,06 2,11 1,01 5 5 20 1 4 0,010 0,50 49,08 37,39 0,09 0,13 72,27 58,11 0,21 0,15 5 5 20 1 4 0,001 0,10 48,31 36,95 0,99 0,83 72,16 57,39 0,50 1,60 5 5 20 1 4 0,001 0,50 48,67 37,23 0,34 0,17 72,48 57,61 0,33 0,93 5 5 20 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 5 20 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,00 49,25 36,33 0,01 0,01 5 5 20 1 10 0,010 0,10 71,99 56,67 45,37 34,11 73,11 55,76 53,45 43,93 5 5 20 1 10 0,010 0,50 51,64 41,26 0,30 0,41 50,45 37,31 1,34 2,25 5 5 20 1 10 0,001 0,10 51,14 40,96 0,33 0,42 49,87 36,83 0,78 1,81 5 5 20 1 10 0,001 0,50 51,22 41,00 0,32 0,29 52,69 39,81 6,09 6,70 5 5 20 5 1 0,100 0,10 45,19 36,03 4,75 3,94 67,38 44,24 10,09 8,14 5 5 20 5 1 0,100 0,50 51,03 40,87 0,97 0,88 64,04 38,17 0,56 0,22 5 5 20 5 1 0,010 0,10 38,98 30,41 1,52 1,28 59,79 42,14 5,56 7,05 5 5 20 5 1 0,010 0,50 43,02 33,81 5,70 4,46 61,80 43,53 5,82 6,52 5 5 20 5 1 0,001 0,10 45,08 35,59 4,14 3,19 61,89 41,44 7,14 5,58 5 5 20 5 1 0,001 0,50 46,07 36,23 1,43 0,96 63,24 38,89 5,36 4,68 5 5 20 5 2 0,100 0,10 46,71 34,95 0,87 0,35 82,82 62,25 0,89 1,04 5 5 20 5 2 0,100 0,50 47,30 35,13 0,09 0,18 83,40 63,03 0,04 0,12 5 5 20 5 2 0,010 0,10 41,63 31,04 3,93 2,70 77,64 59,28 6,19 4,61 5 5 20 5 2 0,010 0,50 44,02 32,62 3,51 2,78 80,92 60,84 2,50 1,59 5 5 20 5 2 0,001 0,10 44,37 32,87 1,67 1,46 81,93 61,06 2,78 3,06 5 5 20 5 2 0,001 0,50 45,84 34,03 1,20 0,73 81,83 61,31 2,04 2,26 5 5 20 5 4 0,100 0,10 49,20 37,50 0,07 0,08 72,36 58,26 0,04 0,15 5 5 20 5 4 0,100 0,50 49,25 37,55 0,00* 0,00 72,36 58,35 0,00 0,00 5 5 20 5 4 0,010 0,10 46,39 35,15 1,95 1,66 73,45 58,15 1,64 1,91 5 5 20 5 4 0,010 0,50 48,50 37,02 0,43 0,29 72,51 57,57 0,42 0,93 5 5 20 5 4 0,001 0,10 48,01 36,61 1,14 0,96 73,44 58,38 1,99 0,83 5 5 20 5 4 0,001 0,50 48,62 37,04 0,38 0,27 72,53 58,00 0,45 0,94 5 5 20 5 10 0,100 0,10 51,73 41,31 0,09 0,05 49,27 36,40 0,07 0,17 5 5 20 5 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,01 0,00 49,28 36,31 0,03 0,15 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 90 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 20 5 10 0,010 0,10 51,23 40,90 1,38 0,94 49,85 36,67 0,70 0,74 5 5 20 5 10 0,010 0,50 51,27 41,12 0,43 0,13 49,79 35,47 1,74 0,96 5 5 20 5 10 0,001 0,10 50,85 40,78 0,68 0,51 50,69 36,86 1,15 1,15 5 5 20 5 10 0,001 0,50 51,25 40,75 0,39 0,47 49,96 36,83 0,92 2,27 5 5 30 1 1 0,100 0,10 49,03 38,83 3,39 3,35 61,48 37,96 3,85 1,17 5 5 30 1 1 0,100 0,50 51,34 41,13 0,21 0,23 64,23 38,13 0,00 0,02 5 5 30 1 1 0,010 0,10 41,25 32,52 1,75 1,07 60,95 41,00 4,08 4,76 5 5 30 1 1 0,010 0,50 43,98 34,96 3,53 2,56 62,31 39,66 3,17 2,83 5 5 30 1 1 0,001 0,10 41,85 32,15 4,41 3,34 61,92 42,07 3,72 2,05 5 5 30 1 1 0,001 0,50 41,92 32,94 2,02 1,18 65,60 43,98 3,72 6,09 5 5 30 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00* 0,01 83,38 62,96 0,00 0,01 5 5 30 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 5 30 1 2 0,010 0,10 43,60 32,85 4,17 2,71 80,37 59,17 6,51 5,21 5 5 30 1 2 0,010 0,50 43,92 32,66 2,69 1,84 80,32 60,37 2,44 1,84 5 5 30 1 2 0,001 0,10 41,33 31,29 4,42 3,42 79,57 62,02 3,80 4,05 5 5 30 1 2 0,001 0,50 43,72 32,43 3,03 1,81 80,17 59,44 2,12 1,91 5 5 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 5 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,21 58,45 0,35 0,19 5 5 30 1 4 0,010 0,10 48,66 36,97 0,31 0,33 72,22 57,75 0,64 0,66 5 5 30 1 4 0,010 0,50 49,13 37,46 0,16 0,17 72,26 58,31 0,38 0,28 5 5 30 1 4 0,001 0,10 45,83 34,58 1,16 1,03 73,13 57,75 2,34 1,03 5 5 30 1 4 0,001 0,50 47,97 36,38 1,32 1,40 73,86 58,43 3,75 1,23 5 5 30 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 5 30 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 5 30 1 10 0,010 0,10 51,22 40,93 0,45 0,38 50,25 37,07 1,36 0,93 5 5 30 1 10 0,010 0,50 51,57 41,22 0,19 0,10 49,75 36,33 0,34 0,21 5 5 30 1 10 0,001 0,10 49,63 39,68 1,49 1,27 50,05 36,58 0,83 0,70 5 5 30 1 10 0,001 0,50 50,90 40,99 0,86 0,51 50,83 37,20 1,10 1,15 5 5 30 5 1 0,100 0,10 46,64 37,29 5,71 4,58 64,04 40,85 6,53 5,11 5 5 30 5 1 0,100 0,50 48,85 39,01 3,34 2,44 64,70 39,85 2,81 3,91 5 5 30 5 1 0,010 0,10 38,33 30,17 4,22 3,37 69,86 49,35 9,90 8,00 5 5 30 5 1 0,010 0,50 40,44 31,87 3,73 2,97 57,98 37,98 6,11 2,33 5 5 30 5 1 0,001 0,10 41,32 31,13 2,65 1,93 61,66 43,22 3,63 1,84 5 5 30 5 1 0,001 0,50 44,25 34,71 3,20 2,71 61,57 40,13 2,91 2,58 5 5 30 5 2 0,100 0,10 47,03 34,96 0,68 0,59 83,04 62,68 0,83 0,84 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 91 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 30 5 2 0,100 0,50 47,33 35,23 0,01 0,01 83,41 63,06 0,01 0,02 5 5 30 5 2 0,010 0,10 41,75 31,78 4,88 4,33 82,07 62,72 8,73 6,32 5 5 30 5 2 0,010 0,50 42,93 31,74 1,44 0,97 80,84 60,89 2,27 2,63 5 5 30 5 2 0,001 0,10 42,60 31,54 2,22 1,77 80,22 60,00 3,38 4,08 5 5 30 5 2 0,001 0,50 45,39 33,54 2,17 1,79 81,90 60,37 2,85 3,64 5 5 30 5 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,36 58,36 0,01 0,01 5 5 30 5 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,01 0,01 72,37 58,36 0,02 0,02 5 5 30 5 4 0,010 0,10 47,18 35,58 0,90 0,90 72,63 57,28 1,51 1,42 5 5 30 5 4 0,010 0,50 48,01 36,66 1,47 1,13 72,74 57,74 1,10 1,06 5 5 30 5 4 0,001 0,10 47,54 36,03 1,04 0,89 73,06 57,40 1,32 2,02 5 5 30 5 4 0,001 0,50 48,64 37,07 0,36 0,23 72,68 58,30 0,46 0,98 5 5 30 5 10 0,100 0,10 51,78 41,30 0,00 0,00 49,20 36,30 0,02 0,05 5 5 30 5 10 0,100 0,50 51,78 41,30 0,00 0,00 49,21 36,33 0,00 0,00 5 5 30 5 10 0,010 0,10 50,31 40,26 1,74 1,89 52,40 39,83 4,22 4,38 5 5 30 5 10 0,010 0,50 51,49 41,16 0,27 0,08 49,95 36,73 0,42 0,64 5 5 30 5 10 0,001 0,10 50,95 40,86 0,61 0,48 50,47 36,50 1,22 0,53 5 5 30 5 10 0,001 0,50 51,23 41,05 0,50 0,40 49,77 37,06 0,71 1,06 5 5 50 1 1 0,100 0,10 50,55 40,36 1,86 1,87 64,63 39,29 0,89 2,60 5 5 50 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,00 0,00 64,23 38,14 0,00 0,00 5 5 50 1 1 0,010 0,10 37,29 29,31 0,85 1,11 59,46 42,08 3,02 3,35 5 5 50 1 1 0,010 0,50 40,49 32,21 1,77 1,80 61,62 42,27 6,09 4,60 5 5 50 1 1 0,001 0,10 36,14 27,39 2,95 2,33 63,59 47,98 6,29 7,22 5 5 50 1 1 0,001 0,50 42,52 33,32 2,40 1,90 59,83 42,16 5,30 2,61 5 5 50 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 5 50 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 5 50 1 2 0,010 0,10 42,38 31,89 4,28 3,22 77,00 56,22 9,33 7,21 5 5 50 1 2 0,010 0,50 44,24 32,86 2,35 1,65 79,48 59,14 3,27 3,21 5 5 50 1 2 0,001 0,10 40,03 29,17 4,96 2,93 76,85 57,32 3,56 4,86 5 5 50 1 2 0,001 0,50 43,00 32,26 1,64 0,99 80,32 59,28 3,72 4,06 5 5 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 5 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 5 50 1 4 0,010 0,10 46,70 35,61 2,40 1,57 78,98 61,40 10,38 7,08 5 5 50 1 4 0,010 0,50 48,44 37,01 0,73 0,50 72,24 57,58 0,92 0,71 5 5 50 1 4 0,001 0,10 43,92 33,49 3,20 2,30 72,73 57,49 1,44 1,92 5 5 50 1 4 0,001 0,50 46,24 35,15 1,93 1,59 74,89 58,45 3,31 1,08 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 92 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 5 50 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 5 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 5 50 1 10 0,010 0,10 51,42 41,09 0,23 0,40 49,89 36,66 0,97 1,30 5 5 50 1 10 0,010 0,50 50,94 40,84 0,77 0,54 50,77 36,89 1,69 1,20 5 5 50 1 10 0,001 0,10 49,05 38,70 7,61 4,57 60,06 47,41 8,77 8,53 5 5 50 1 10 0,001 0,50 49,77 40,06 1,50 1,07 49,23 36,18 1,60 1,39 5 5 50 5 1 0,100 0,10 47,43 37,75 6,07 5,11 62,69 40,02 3,83 3,44 5 5 50 5 1 0,100 0,50 51,43 41,24 0,00 0,00 64,24 38,14 0,02 0,04 5 5 50 5 1 0,010 0,10 44,05 33,72 5,29 4,47 68,66 47,73 7,23 7,30 5 5 50 5 1 0,010 0,50 41,35 32,50 3,01 2,16 58,49 39,47 4,40 3,79 5 5 50 5 1 0,001 0,10 39,57 30,19 5,55 4,88 68,99 46,84 10,81 5,39 5 5 50 5 1 0,001 0,50 40,13 31,67 1,73 1,46 63,49 42,03 7,63 5,16 5 5 50 5 2 0,100 0,10 47,23 35,12 0,15 0,16 86,64 65,43 7,22 5,26 5 5 50 5 2 0,100 0,50 47,35 35,27 0,03 0,10 83,43 63,11 0,05 0,12 5 5 50 5 2 0,010 0,10 40,54 30,73 3,22 2,49 81,12 59,59 7,22 6,30 5 5 50 5 2 0,010 0,50 41,99 31,80 1,83 1,09 77,62 56,51 5,78 4,64 5 5 50 5 2 0,001 0,10 40,16 29,79 2,78 1,63 83,80 63,32 6,21 5,67 5 5 50 5 2 0,001 0,50 45,39 34,11 1,44 0,90 82,20 62,00 2,28 1,52 5 5 50 5 4 0,100 0,10 48,72 36,98 1,14 1,23 73,07 58,35 1,48 0,16 5 5 50 5 4 0,100 0,50 49,25 37,54 0,00 0,04 72,42 58,41 0,07 0,08 5 5 50 5 4 0,010 0,10 46,19 35,14 3,08 2,33 72,83 58,37 3,08 0,82 5 5 50 5 4 0,010 0,50 76,56 40,64 64,95 10,17 72,44 58,10 0,85 1,95 5 5 50 5 4 0,001 0,10 46,68 35,37 1,39 1,09 72,82 57,08 0,90 1,00 5 5 50 5 4 0,001 0,50 47,62 36,52 0,72 0,63 71,93 57,08 0,82 0,45 5 5 50 5 10 0,100 0,10 51,79 41,31 0,01 0,00 49,17 36,35 0,02 0,01 5 5 50 5 10 0,100 0,50 51,78 41,31 0,03 0,03 49,15 36,36 0,08 0,03 5 5 50 5 10 0,010 0,10 50,12 39,53 1,61 1,81 51,88 39,27 3,94 3,43 5 5 50 5 10 0,010 0,50 51,23 41,03 0,78 0,40 49,51 36,33 0,51 0,42 5 5 50 5 10 0,001 0,10 51,05 41,32 0,33 0,59 50,05 36,99 0,80 1,47 5 5 50 5 10 0,001 0,50 50,22 39,96 0,91 1,03 50,12 37,26 0,98 1,54 5 10 5 1 1 0,100 0,10 48,08 38,24 4,72 4,29 65,81 41,70 2,23 5,03 5 10 5 1 1 0,100 0,50 50,86 40,70 0,83 0,89 63,75 38,50 0,86 0,59 5 10 5 1 1 0,010 0,10 41,79 32,35 3,92 3,42 64,19 44,67 7,38 9,13 5 10 5 1 1 0,010 0,50 43,90 34,38 3,92 3,11 64,22 42,14 3,67 6,98 5 10 5 1 1 0,001 0,10 47,08 37,08 3,66 3,19 64,18 39,99 4,61 3,75 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 93 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 5 1 1 0,001 0,50 46,99 37,64 2,61 2,05 62,29 39,31 2,65 2,29 5 10 5 1 2 0,100 0,10 47,19 35,14 0,25 0,18 83,02 63,15 0,73 0,22 5 10 5 1 2 0,100 0,50 47,32 35,12 0,00 0,05 83,37 62,90 0,02 0,07 5 10 5 1 2 0,010 0,10 43,76 32,80 3,27 2,30 81,86 61,71 2,81 3,33 5 10 5 1 2 0,010 0,50 46,52 34,77 2,80 1,74 81,63 61,75 2,74 1,46 5 10 5 1 2 0,001 0,10 46,21 34,33 0,79 0,71 81,96 61,58 2,25 1,70 5 10 5 1 2 0,001 0,50 46,34 34,38 0,97 0,59 82,89 61,99 0,78 1,26 5 10 5 1 4 0,100 0,10 49,24 37,55 0,00 0,00 72,34 58,33 0,01 0,01 5 10 5 1 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,01 0,01 72,34 58,32 0,02 0,02 5 10 5 1 4 0,010 0,10 47,87 36,58 1,25 0,77 71,98 58,01 1,39 2,09 5 10 5 1 4 0,010 0,50 49,13 37,48 0,18 0,12 72,34 58,11 0,05 0,45 5 10 5 1 4 0,001 0,10 48,96 37,28 0,25 0,25 72,37 58,35 0,19 0,40 5 10 5 1 4 0,001 0,50 49,05 37,46 0,17 0,14 72,50 58,48 0,58 0,58 5 10 5 1 10 0,100 0,10 51,75 41,28 0,01 0,00 49,41 36,27 0,06 0,03 5 10 5 1 10 0,100 0,50 51,76 41,30 0,09 0,13 49,51 36,32 0,38 0,21 5 10 5 1 10 0,010 0,10 51,67 41,29 0,12 0,07 50,09 36,74 0,69 0,72 5 10 5 1 10 0,010 0,50 51,76 41,48 0,26 0,29 52,63 39,07 6,41 6,48 5 10 5 1 10 0,001 0,10 51,83 41,58 0,26 0,36 50,72 37,13 2,12 1,14 5 10 5 1 10 0,001 0,50 51,67 41,42 0,18 0,35 50,04 36,69 0,88 0,84 5 10 5 5 1 0,100 0,10 45,90 36,43 6,43 5,34 62,74 39,80 5,03 4,52 5 10 5 5 1 0,100 0,50 45,44 36,43 2,71 2,52 65,21 41,73 2,72 3,24 5 10 5 5 1 0,010 0,10 40,83 31,67 2,39 2,64 66,39 45,04 8,01 4,62 5 10 5 5 1 0,010 0,50 43,47 34,31 4,10 3,24 63,22 42,23 5,57 3,91 5 10 5 5 1 0,001 0,10 50,68 40,74 2,55 2,33 63,73 39,77 2,49 2,41 5 10 5 5 1 0,001 0,50 52,31 42,08 1,94 1,79 64,80 39,26 1,89 1,61 5 10 5 5 2 0,100 0,10 47,40 35,25 0,19 0,26 82,80 62,54 1,29 0,92 5 10 5 5 2 0,100 0,50 47,33 35,21 0,06 0,18 83,50 63,10 0,18 0,24 5 10 5 5 2 0,010 0,10 45,05 33,71 2,73 1,94 79,68 58,60 5,76 7,47 5 10 5 5 2 0,010 0,50 45,30 33,72 1,85 0,96 82,58 60,72 1,99 1,27 5 10 5 5 2 0,001 0,10 46,70 34,81 0,77 0,27 83,70 63,05 0,78 0,76 5 10 5 5 2 0,001 0,50 47,13 35,18 0,65 0,20 84,45 62,95 1,27 0,63 5 10 5 5 4 0,100 0,10 49,17 37,46 0,12 0,16 72,54 58,37 0,38 0,12 5 10 5 5 4 0,100 0,50 49,08 37,39 0,19 0,17 72,19 58,09 0,31 0,44 5 10 5 5 4 0,010 0,10 47,80 36,59 0,92 0,75 73,58 58,56 2,36 3,76 5 10 5 5 4 0,010 0,50 48,90 37,33 0,43 0,31 72,44 58,26 0,34 0,60 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 94 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 5 5 4 0,001 0,10 49,08 37,38 0,24 0,31 72,47 57,99 0,46 0,49 5 10 5 5 4 0,001 0,50 49,26 37,59 0,04 0,09 72,36 58,43 0,13 0,26 5 10 5 5 10 0,100 0,10 51,74 41,28 0,04 0,05 49,53 36,35 0,27 0,19 5 10 5 5 10 0,100 0,50 51,72 41,29 0,05 0,02 49,48 36,18 0,09 0,11 5 10 5 5 10 0,010 0,10 51,37 41,18 0,33 0,16 50,06 36,74 0,51 1,08 5 10 5 5 10 0,010 0,50 51,56 41,30 0,15 0,08 49,69 36,22 0,18 0,34 5 10 5 5 10 0,001 0,10 51,85 41,48 0,23 0,20 49,41 36,60 1,34 1,03 5 10 5 5 10 0,001 0,50 51,83 41,40 0,44 0,34 50,26 36,39 1,23 1,08 5 10 10 1 1 0,100 0,10 50,16 40,02 2,21 2,13 64,40 39,05 1,09 2,20 5 10 10 1 1 0,100 0,50 51,44 41,32 6,29 5,27 65,36 41,17 2,11 4,40 5 10 10 1 1 0,010 0,10 39,21 30,58 2,47 2,39 65,11 45,63 5,76 5,36 5 10 10 1 1 0,010 0,50 40,06 31,83 1,91 2,27 62,82 42,83 8,02 5,75 5 10 10 1 1 0,001 0,10 43,15 33,58 3,56 2,68 64,25 44,90 14,37 12,20 5 10 10 1 1 0,001 0,50 43,90 34,52 3,53 2,94 63,82 44,65 4,17 4,80 5 10 10 1 2 0,100 0,10 46,59 34,63 1,65 1,16 87,90 65,33 10,11 5,35 5 10 10 1 2 0,100 0,50 47,27 35,12 0,09 0,08 83,39 62,85 0,04 0,20 5 10 10 1 2 0,010 0,10 42,00 30,94 3,09 2,21 76,47 57,10 4,51 3,76 5 10 10 1 2 0,010 0,50 44,34 32,66 2,46 2,30 80,44 59,27 4,83 4,56 5 10 10 1 2 0,001 0,10 42,44 31,77 1,88 1,77 81,40 61,39 5,34 4,80 5 10 10 1 2 0,001 0,50 44,61 33,52 1,53 1,31 81,18 59,99 2,47 2,18 5 10 10 1 4 0,100 0,10 49,24 37,55 0,00 0,00 72,35 58,35 0,02 0,02 5 10 10 1 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,01 0,01 72,36 58,36 0,00 0,00 5 10 10 1 4 0,010 0,10 47,85 36,57 1,01 0,48 72,63 58,15 0,50 1,02 5 10 10 1 4 0,010 0,50 48,98 37,32 0,44 0,48 72,54 57,70 0,52 1,33 5 10 10 1 4 0,001 0,10 48,04 36,37 1,04 0,82 72,48 58,14 0,65 1,19 5 10 10 1 4 0,001 0,50 48,54 37,01 0,23 0,19 72,41 58,16 0,76 0,96 5 10 10 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,00 0,00 49,32 36,30 0,02 0,01 5 10 10 1 10 0,100 0,50 51,77 41,28 0,00 0,00 49,30 36,31 0,02 0,01 5 10 10 1 10 0,010 0,10 51,40 41,08 0,39 0,42 49,93 36,66 0,63 0,80 5 10 10 1 10 0,010 0,50 51,71 41,49 0,12 0,39 49,63 36,07 0,18 0,44 5 10 10 1 10 0,001 0,10 51,37 41,14 0,39 0,26 50,65 37,41 1,80 1,54 5 10 10 1 10 0,001 0,50 51,38 41,05 0,28 0,32 50,19 36,63 1,36 1,21 5 10 10 5 1 0,100 0,10 45,38 36,32 5,50 4,51 67,26 43,21 3,40 5,43 5 10 10 5 1 0,100 0,50 49,05 39,25 4,42 3,63 65,22 39,77 3,37 4,72 5 10 10 5 1 0,010 0,10 39,56 29,97 2,17 1,38 62,65 43,30 7,61 4,83 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 95 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 10 5 1 0,010 0,50 42,09 32,90 2,91 2,63 61,86 40,60 4,71 2,66 5 10 10 5 1 0,001 0,10 46,87 37,18 4,23 3,43 61,59 39,27 5,16 3,11 5 10 10 5 1 0,001 0,50 48,73 38,91 2,95 2,36 64,13 38,69 1,40 1,44 5 10 10 5 2 0,100 0,10 46,31 34,30 2,19 1,60 81,47 60,78 3,05 3,62 5 10 10 5 2 0,100 0,50 47,30 35,13 0,06 0,06 83,40 62,98 0,02 0,07 5 10 10 5 2 0,010 0,10 43,41 32,16 2,17 1,97 79,22 59,23 7,57 7,17 5 10 10 5 2 0,010 0,50 44,31 33,20 2,14 1,07 81,60 59,93 2,44 3,07 5 10 10 5 2 0,001 0,10 46,34 34,81 0,44 0,62 84,26 62,54 0,89 0,51 5 10 10 5 2 0,001 0,50 46,83 34,81 0,42 0,21 83,27 62,47 0,27 0,76 5 10 10 5 4 0,100 0,10 49,16 37,52 0,19 0,06 72,09 57,92 0,55 0,92 5 10 10 5 4 0,100 0,50 49,20 37,52 0,18 0,19 72,31 58,05 0,23 0,75 5 10 10 5 4 0,010 0,10 51,56 37,74 9,59 3,93 74,59 58,09 3,94 2,28 5 10 10 5 4 0,010 0,50 48,33 36,96 0,31 0,17 71,77 58,16 1,64 1,41 5 10 10 5 4 0,001 0,10 48,99 37,36 0,51 0,39 71,86 57,98 0,72 1,10 5 10 10 5 4 0,001 0,50 49,24 37,53 0,33 0,26 72,16 58,17 0,30 0,49 5 10 10 5 10 0,100 0,10 51,74 41,27 0,03 0,01 49,51 36,37 0,33 0,19 5 10 10 5 10 0,100 0,50 51,71 41,22 0,11 0,14 49,36 36,26 0,06 0,04 5 10 10 5 10 0,010 0,10 50,65 40,46 0,91 0,90 50,06 36,33 0,59 0,41 5 10 10 5 10 0,010 0,50 51,04 40,95 0,55 0,39 52,54 39,37 3,96 4,57 5 10 10 5 10 0,001 0,10 51,88 41,48 0,40 0,31 50,49 36,73 2,61 0,94 5 10 10 5 10 0,001 0,50 51,76 41,47 0,26 0,19 49,80 36,34 0,31 0,45 5 10 20 1 1 0,100 0,10 50,32 40,22 2,19 1,94 63,49 38,49 1,66 0,82 5 10 20 1 1 0,100 0,50 51,34 41,12 0,22 0,24 64,24 38,21 0,02 0,12 5 10 20 1 1 0,010 0,10 38,47 29,70 1,84 1,37 69,60 49,69 7,14 3,89 5 10 20 1 1 0,010 0,50 41,95 33,49 3,56 3,05 63,61 41,74 4,48 3,13 5 10 20 1 1 0,001 0,10 41,15 31,94 4,77 3,46 59,59 42,33 5,71 1,47 5 10 20 1 1 0,001 0,50 42,63 33,27 4,28 3,47 60,18 38,69 2,26 4,09 5 10 20 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 10 20 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 10 20 1 2 0,010 0,10 41,57 31,40 4,21 2,69 78,42 59,61 3,82 2,40 5 10 20 1 2 0,010 0,50 45,32 33,53 2,68 1,76 82,87 61,75 0,62 0,80 5 10 20 1 2 0,001 0,10 38,74 29,05 4,22 3,15 78,52 59,27 6,45 4,39 5 10 20 1 2 0,001 0,50 45,47 33,79 1,05 0,85 81,42 60,45 3,05 2,41 5 10 20 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00* 0,00 72,36 58,36 0,02 0,02 5 10 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 96 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 20 1 4 0,010 0,10 47,54 35,89 1,37 1,16 71,30 56,97 2,45 1,31 5 10 20 1 4 0,010 0,50 48,02 36,77 0,83 0,61 72,35 58,09 1,20 2,51 5 10 20 1 4 0,001 0,10 47,41 36,09 1,12 0,91 72,00 57,26 1,30 1,51 5 10 20 1 4 0,001 0,50 46,89 35,89 1,62 1,13 72,00 57,25 0,72 0,71 5 10 20 1 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,00 0,00 5 10 20 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,00 0,00 5 10 20 1 10 0,010 0,10 50,84 40,88 0,90 0,74 49,46 36,01 0,37 0,18 5 10 20 1 10 0,010 0,50 51,58 41,20 0,26 0,15 49,70 36,52 0,32 0,54 5 10 20 1 10 0,001 0,10 49,43 39,63 1,59 1,29 54,44 41,11 5,19 6,15 5 10 20 1 10 0,001 0,50 51,50 41,14 0,15 0,06 49,74 36,34 0,09 0,10 5 10 20 5 1 0,100 0,10 44,40 35,09 4,88 4,14 62,85 41,49 5,71 4,78 5 10 20 5 1 0,100 0,50 48,53 38,88 4,06 3,33 64,52 39,72 2,02 3,17 5 10 20 5 1 0,010 0,10 37,26 28,75 2,70 1,94 59,64 42,44 10,30 6,66 5 10 20 5 1 0,010 0,50 42,71 33,31 2,74 2,15 59,64 39,42 3,86 1,83 5 10 20 5 1 0,001 0,10 42,00 32,80 5,16 4,80 64,13 44,47 4,16 7,15 5 10 20 5 1 0,001 0,50 44,57 34,86 3,37 2,62 58,23 37,36 4,47 2,71 5 10 20 5 2 0,100 0,10 46,89 34,79 0,89 0,87 83,16 62,72 0,51 0,31 5 10 20 5 2 0,100 0,50 47,33 35,22 0,02 0,03 83,41 63,06 0,01 0,04 5 10 20 5 2 0,010 0,10 42,51 31,68 3,92 2,76 81,92 61,22 7,55 6,39 5 10 20 5 2 0,010 0,50 42,00 32,00 1,59 1,15 81,65 60,99 3,52 3,92 5 10 20 5 2 0,001 0,10 43,36 32,32 2,76 1,55 82,08 60,39 2,46 3,12 5 10 20 5 2 0,001 0,50 45,76 33,69 1,66 1,47 81,26 60,39 2,83 2,85 5 10 20 5 4 0,100 0,10 48,81 37,15 0,91 0,86 72,77 58,03 0,92 0,73 5 10 20 5 4 0,100 0,50 49,22 37,54 0,04 0,03 72,40 58,36 0,08 0,02 5 10 20 5 4 0,010 0,10 47,03 35,83 3,10 2,37 72,68 57,53 1,62 2,15 5 10 20 5 4 0,010 0,50 46,44 35,56 2,97 2,34 74,04 59,75 5,48 5,12 5 10 20 5 4 0,001 0,10 47,39 36,05 1,11 0,93 71,64 56,93 2,00 0,61 5 10 20 5 4 0,001 0,50 48,13 36,71 1,40 1,04 72,25 57,96 0,29 0,66 5 10 20 5 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,01 0,01 49,30 36,30 0,13 0,04 5 10 20 5 10 0,100 0,50 51,74 41,25 0,06 0,09 49,26 36,32 0,08 0,02 5 10 20 5 10 0,010 0,10 50,72 40,56 1,06 0,64 51,35 38,68 1,42 1,54 5 10 20 5 10 0,010 0,50 50,57 40,77 1,84 0,91 51,76 37,79 4,70 3,72 5 10 20 5 10 0,001 0,10 49,88 39,96 1,65 1,15 51,06 36,95 1,93 1,53 5 10 20 5 10 0,001 0,50 51,49 41,15 0,17 0,23 50,26 36,46 0,36 0,60 5 10 30 1 1 0,100 0,10 51,36 41,19 0,17 0,09 64,61 38,65 0,85 1,08 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 97 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 30 1 1 0,100 0,50 51,13 41,06 0,55 0,30 64,21 38,10 0,05 0,13 5 10 30 1 1 0,010 0,10 39,96 30,82 5,40 3,51 66,12 48,49 9,46 7,32 5 10 30 1 1 0,010 0,50 42,59 33,65 4,04 3,08 61,98 39,76 6,91 3,41 5 10 30 1 1 0,001 0,10 38,03 28,62 4,94 3,62 69,06 50,79 10,15 10,66 5 10 30 1 1 0,001 0,50 39,03 30,27 4,20 3,66 62,50 42,58 1,92 2,66 5 10 30 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 10 30 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,01 5 10 30 1 2 0,010 0,10 43,83 32,67 3,79 2,71 80,24 59,80 4,32 4,72 5 10 30 1 2 0,010 0,50 45,60 33,91 2,34 1,39 80,97 60,42 3,31 3,53 5 10 30 1 2 0,001 0,10 40,59 30,60 2,59 1,64 84,28 63,92 10,11 9,96 5 10 30 1 2 0,001 0,50 42,01 31,42 1,47 1,23 80,99 61,72 3,98 3,78 5 10 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 10 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 10 30 1 4 0,010 0,10 47,75 36,27 1,93 1,47 71,29 56,12 2,48 3,15 5 10 30 1 4 0,010 0,50 48,44 36,96 0,71 0,56 72,44 58,08 1,10 0,73 5 10 30 1 4 0,001 0,10 45,77 33,53 1,73 0,75 77,63 60,88 8,18 4,45 5 10 30 1 4 0,001 0,50 45,60 34,51 1,80 1,83 73,09 58,20 1,31 2,07 5 10 30 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,03 0,02 49,32 36,43 0,18 0,23 5 10 30 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,33 0,01 0,01 5 10 30 1 10 0,010 0,10 51,01 41,02 1,67 1,37 51,22 38,35 2,25 3,12 5 10 30 1 10 0,010 0,50 51,49 41,17 0,42 0,29 49,71 36,71 0,88 0,66 5 10 30 1 10 0,001 0,10 49,59 39,70 0,54 0,67 50,75 37,42 1,44 0,98 5 10 30 1 10 0,001 0,50 50,15 40,10 1,92 1,62 50,51 36,88 1,07 0,81 5 10 30 5 1 0,100 0,10 47,73 37,87 4,87 4,39 61,84 40,61 2,92 4,63 5 10 30 5 1 0,100 0,50 50,88 40,70 1,15 1,15 63,79 37,83 1,04 0,60 5 10 30 5 1 0,010 0,10 35,66 27,74 0,97 1,21 71,96 50,91 12,87 4,75 5 10 30 5 1 0,010 0,50 39,70 31,25 1,82 0,96 60,89 43,50 7,92 8,18 5 10 30 5 1 0,001 0,10 41,71 31,95 3,94 3,44 60,78 43,12 2,75 4,37 5 10 30 5 1 0,001 0,50 45,95 35,50 1,36 1,26 64,36 41,92 4,28 6,23 5 10 30 5 2 0,100 0,10 47,34 35,21 0,02 0,08 83,41 63,04 0,04 0,12 5 10 30 5 2 0,100 0,50 47,34 35,23 0,01 0,03 83,42 63,07 0,01 0,04 5 10 30 5 2 0,010 0,10 39,61 29,97 5,43 3,96 80,98 60,37 11,89 7,14 5 10 30 5 2 0,010 0,50 41,49 30,74 1,18 0,81 78,43 56,42 2,68 2,74 5 10 30 5 2 0,001 0,10 40,81 30,39 2,77 2,11 86,13 64,75 9,86 7,11 5 10 30 5 2 0,001 0,50 44,06 32,71 1,42 1,05 81,46 60,15 3,30 2,98 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 98 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 30 5 4 0,100 0,10 49,16 37,49 0,12 0,09 72,37 58,31 0,06 0,14 5 10 30 5 4 0,100 0,50 49,24 37,54 0,01 0,05 72,36 58,35 0,03 0,02 5 10 30 5 4 0,010 0,10 45,16 34,49 2,96 2,31 70,67 55,20 2,64 1,22 5 10 30 5 4 0,010 0,50 47,86 36,61 1,98 1,26 72,39 58,01 0,12 0,77 5 10 30 5 4 0,001 0,10 48,12 36,85 0,76 0,53 72,61 57,87 0,44 1,29 5 10 30 5 4 0,001 0,50 47,57 36,20 1,64 1,39 72,84 58,54 0,72 2,11 5 10 30 5 10 0,100 0,10 51,77 41,31 0,04 0,02 49,33 36,67 0,31 0,49 5 10 30 5 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,01 0,01 49,29 36,31 0,11 0,04 5 10 30 5 10 0,010 0,10 59,18 42,36 20,72 4,88 56,70 43,39 13,07 11,39 5 10 30 5 10 0,010 0,50 51,27 41,12 0,30 0,41 50,17 36,61 1,30 1,31 5 10 30 5 10 0,001 0,10 50,79 40,68 0,43 0,49 51,24 37,43 2,20 2,11 5 10 30 5 10 0,001 0,50 50,55 40,48 0,54 0,51 52,49 38,11 6,85 3,08 5 10 50 1 1 0,100 0,10 49,57 39,33 2,58 2,61 61,58 37,46 3,79 1,56 5 10 50 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,00 0,00 64,23 38,14 0,00 0,00 5 10 50 1 1 0,010 0,10 40,80 31,90 5,76 4,87 63,13 44,41 6,41 5,83 5 10 50 1 1 0,010 0,50 40,94 32,20 1,58 0,96 68,75 48,43 9,10 9,73 5 10 50 1 1 0,001 0,10 36,44 27,86 4,86 3,61 65,60 47,10 15,85 11,65 5 10 50 1 1 0,001 0,50 40,05 31,02 4,76 3,47 63,34 43,52 9,86 8,74 5 10 50 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 10 50 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 10 50 1 2 0,010 0,10 41,35 30,98 2,99 2,07 79,79 58,71 4,46 2,29 5 10 50 1 2 0,010 0,50 45,30 33,72 2,08 1,38 85,45 64,33 8,06 7,28 5 10 50 1 2 0,001 0,10 38,00 27,87 4,55 3,50 78,72 57,84 9,16 8,13 5 10 50 1 2 0,001 0,50 39,52 29,62 0,70 1,08 91,58 68,86 22,96 19,95 5 10 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 10 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 10 50 1 4 0,010 0,10 48,98 37,27 0,62 0,83 72,76 58,41 0,65 1,00 5 10 50 1 4 0,010 0,50 48,77 37,05 0,45 0,51 72,67 58,21 0,62 0,52 5 10 50 1 4 0,001 0,10 43,40 32,65 2,21 1,91 74,49 60,43 9,54 7,26 5 10 50 1 4 0,001 0,50 46,23 35,07 0,95 0,84 72,10 57,03 1,27 1,32 5 10 50 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,01 0,02 5 10 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,23 36,33 0,01 0,00 5 10 50 1 10 0,010 0,10 51,07 40,92 1,26 1,07 49,61 36,39 1,87 3,16 5 10 50 1 10 0,010 0,50 51,55 41,15 0,42 0,39 49,45 35,72 0,13 1,41 5 10 50 1 10 0,001 0,10 47,81 37,94 1,57 1,55 52,86 39,23 5,40 3,55 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 99 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 10 50 1 10 0,001 0,50 49,58 39,81 1,43 1,05 50,87 37,42 1,02 1,09 5 10 50 5 1 0,100 0,10 45,28 35,27 2,97 3,04 60,53 39,41 3,87 2,40 5 10 50 5 1 0,100 0,50 47,49 37,70 3,97 3,41 64,46 40,11 2,57 3,38 5 10 50 5 1 0,010 0,10 35,24 27,08 1,90 1,68 66,99 48,11 12,36 12,10 5 10 50 5 1 0,010 0,50 40,27 31,22 3,38 2,36 66,60 46,59 5,90 6,40 5 10 50 5 1 0,001 0,10 38,55 29,46 2,47 2,14 65,85 47,65 5,18 8,20 5 10 50 5 1 0,001 0,50 40,85 31,31 5,27 4,09 71,11 51,18 13,81 11,10 5 10 50 5 2 0,100 0,10 47,30 35,21 0,25 0,53 83,47 63,16 0,19 0,46 5 10 50 5 2 0,100 0,50 47,31 35,18 0,06 0,05 83,35 62,96 0,12 0,14 5 10 50 5 2 0,010 0,10 39,03 29,09 2,38 2,18 80,35 60,47 6,34 2,94 5 10 50 5 2 0,010 0,50 42,85 31,86 3,52 2,47 79,76 59,98 3,30 3,51 5 10 50 5 2 0,001 0,10 42,32 31,49 3,21 2,32 83,45 62,74 1,88 2,67 5 10 50 5 2 0,001 0,50 41,89 31,28 2,76 2,07 78,91 58,21 3,87 5,21 5 10 50 5 4 0,100 0,10 49,06 37,33 0,46 0,56 72,42 58,41 0,07 0,06 5 10 50 5 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,01 0,00 72,36 58,36 0,02 0,02 5 10 50 5 4 0,010 0,10 45,88 34,87 2,76 2,27 72,64 58,61 2,27 3,05 5 10 50 5 4 0,010 0,50 47,57 36,13 1,52 1,30 74,26 59,58 4,09 3,56 5 10 50 5 4 0,001 0,10 44,39 33,07 1,79 0,99 75,35 57,80 5,91 3,93 5 10 50 5 4 0,001 0,50 46,72 35,72 1,57 1,16 72,70 57,59 1,37 1,21 5 10 50 5 10 0,100 0,10 51,43 41,06 0,78 0,54 49,39 36,47 0,48 0,24 5 10 50 5 10 0,100 0,50 53,26 41,87 3,39 1,32 49,33 36,34 0,16 0,09 5 10 50 5 10 0,010 0,10 50,11 40,28 1,32 1,31 52,43 39,35 3,89 4,99 5 10 50 5 10 0,010 0,50 49,63 39,73 1,45 1,04 52,15 38,55 3,94 2,77 5 10 50 5 10 0,001 0,10 49,09 39,23 2,14 2,12 54,33 41,47 5,22 4,85 5 10 50 5 10 0,001 0,50 50,34 40,46 1,63 1,27 49,64 36,54 1,31 1,02 5 15 5 1 1 0,100 0,10 48,02 38,22 3,73 2,86 61,71 38,51 1,56 1,96 5 15 5 1 1 0,100 0,50 50,68 40,56 1,29 1,19 63,78 37,93 1,15 0,78 5 15 5 1 1 0,010 0,10 39,69 30,72 3,17 2,86 63,93 41,80 3,57 2,45 5 15 5 1 1 0,010 0,50 41,45 32,33 3,12 2,45 64,13 42,79 6,15 4,83 5 15 5 1 1 0,001 0,10 44,64 35,05 3,08 2,11 61,26 39,79 1,09 1,56 5 15 5 1 1 0,001 0,50 48,70 38,59 2,45 2,34 62,23 38,51 1,90 2,21 5 15 5 1 2 0,100 0,10 47,32 35,04 0,03 0,12 83,33 62,73 0,05 0,25 5 15 5 1 2 0,100 0,50 47,42 35,17 0,24 0,05 83,06 62,32 0,66 1,38 5 15 5 1 2 0,010 0,10 43,68 32,52 2,53 1,74 81,40 60,74 1,59 0,38 5 15 5 1 2 0,010 0,50 45,38 33,55 2,62 2,02 81,45 61,57 2,97 2,66 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 100 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 5 1 2 0,001 0,10 46,46 34,77 0,62 0,29 84,31 62,60 1,24 1,12 5 15 5 1 2 0,001 0,50 46,49 34,26 1,08 1,02 82,28 61,24 2,69 2,52 5 15 5 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,01 0,01 72,36 58,36 0,03 0,03 5 15 5 1 4 0,100 0,50 49,24 37,56 0,01 0,01 72,34 58,33 0,03 0,03 5 15 5 1 4 0,010 0,10 49,03 37,38 0,52 0,46 72,19 58,29 0,39 0,82 5 15 5 1 4 0,010 0,50 49,04 37,37 0,28 0,27 72,49 57,90 0,28 0,68 5 15 5 1 4 0,001 0,10 48,63 37,20 0,40 0,20 72,34 57,60 0,31 0,82 5 15 5 1 4 0,001 0,50 49,03 37,42 0,20 0,16 72,34 58,09 0,22 0,42 5 15 5 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,01 0,00 49,39 36,28 0,05 0,02 5 15 5 1 10 0,100 0,50 51,75 41,29 0,02 0,03 49,44 36,27 0,04 0,01 5 15 5 1 10 0,010 0,10 51,42 41,13 0,56 0,29 49,72 36,43 0,14 0,24 5 15 5 1 10 0,010 0,50 51,70 41,34 0,04 0,09 49,60 36,03 0,16 0,62 5 15 5 1 10 0,001 0,10 51,24 41,02 0,39 0,38 50,71 37,65 1,43 2,29 5 15 5 1 10 0,001 0,50 51,63 41,27 0,08 0,20 50,74 36,90 2,41 1,28 5 15 5 5 1 0,100 0,10 46,27 36,69 4,73 4,60 60,31 38,53 4,19 0,73 5 15 5 5 1 0,100 0,50 47,57 38,15 4,60 3,63 62,44 39,29 4,36 2,11 5 15 5 5 1 0,010 0,10 40,81 32,16 0,94 0,49 65,02 44,36 3,85 1,37 5 15 5 5 1 0,010 0,50 44,19 34,48 2,68 2,00 62,64 42,03 2,52 3,66 5 15 5 5 1 0,001 0,10 48,63 38,57 2,59 2,35 62,43 37,96 2,89 2,12 5 15 5 5 1 0,001 0,50 50,08 39,98 1,34 1,21 62,87 38,15 1,65 0,77 5 15 5 5 2 0,100 0,10 46,85 34,88 3,04 2,30 84,71 63,39 2,61 2,35 5 15 5 5 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,01 0,08 83,38 62,95 0,04 0,13 5 15 5 5 2 0,010 0,10 44,51 33,35 1,76 1,36 79,66 59,36 4,44 4,48 5 15 5 5 2 0,010 0,50 44,91 33,46 2,34 1,71 82,19 60,30 3,38 1,53 5 15 5 5 2 0,001 0,10 46,86 34,66 0,23 0,33 83,52 61,40 0,75 0,83 5 15 5 5 2 0,001 0,50 47,34 35,11 0,18 0,13 83,41 62,81 0,49 0,26 5 15 5 5 4 0,100 0,10 49,20 37,51 0,11 0,12 72,29 58,29 0,18 0,18 5 15 5 5 4 0,100 0,50 49,23 37,56 0,00 0,00 72,32 58,31 0,01 0,02 5 15 5 5 4 0,010 0,10 47,71 36,63 0,73 0,74 72,10 57,39 1,11 0,64 5 15 5 5 4 0,010 0,50 48,96 37,41 0,21 0,11 72,53 57,70 0,34 0,65 5 15 5 5 4 0,001 0,10 48,90 37,29 0,26 0,15 72,37 57,67 0,95 0,76 5 15 5 5 4 0,001 0,50 49,32 37,58 0,61 0,57 72,22 58,42 0,59 1,11 5 15 5 5 10 0,100 0,10 51,79 41,35 0,16 0,18 49,35 36,28 0,18 0,10 5 15 5 5 10 0,100 0,50 51,78 41,35 0,07 0,05 49,41 36,30 0,24 0,11 5 15 5 5 10 0,010 0,10 51,40 41,45 0,24 0,48 50,13 36,29 0,56 0,36 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 101 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 5 5 10 0,010 0,50 51,52 41,11 0,12 0,11 49,78 36,43 0,29 0,60 5 15 5 5 10 0,001 0,10 51,75 41,39 0,38 0,29 50,11 36,67 1,33 0,76 5 15 5 5 10 0,001 0,50 51,69 41,22 0,25 0,32 50,16 36,85 1,23 1,09 5 15 10 1 1 0,100 0,10 49,60 39,85 4,15 3,18 65,38 40,11 2,41 4,35 5 15 10 1 1 0,100 0,50 50,38 40,27 2,35 2,15 63,36 37,82 1,91 0,72 5 15 10 1 1 0,010 0,10 40,36 31,15 4,01 3,52 65,44 46,52 2,85 5,69 5 15 10 1 1 0,010 0,50 42,81 33,92 3,28 2,72 62,51 40,84 4,55 2,12 5 15 10 1 1 0,001 0,10 41,11 31,68 3,61 3,09 63,98 45,76 7,22 3,90 5 15 10 1 1 0,001 0,50 45,73 35,61 2,70 2,53 61,53 38,31 3,94 2,10 5 15 10 1 2 0,100 0,10 47,33 35,14 0,01 0,05 83,39 62,79 0,04 0,37 5 15 10 1 2 0,100 0,50 47,32 35,12 0,01 0,05 83,36 62,90 0,02 0,09 5 15 10 1 2 0,010 0,10 45,28 33,51 3,54 2,37 82,89 62,34 1,26 1,39 5 15 10 1 2 0,010 0,50 46,22 34,18 2,16 1,63 81,74 61,12 2,84 3,07 5 15 10 1 2 0,001 0,10 44,37 33,23 1,62 1,31 80,78 60,50 6,30 6,38 5 15 10 1 2 0,001 0,50 45,47 34,07 0,90 0,96 83,01 60,74 0,38 1,30 5 15 10 1 4 0,100 0,10 49,25 37,55 0,00 0,00 72,36 58,36 0,00 0,00 5 15 10 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,01 72,36 58,36 0,01 0,01 5 15 10 1 4 0,010 0,10 47,76 36,59 0,24 0,35 72,21 57,73 0,04 1,45 5 15 10 1 4 0,010 0,50 48,70 37,13 0,31 0,23 72,69 58,02 0,31 0,56 5 15 10 1 4 0,001 0,10 47,77 36,35 1,01 0,98 71,70 56,89 1,36 1,43 5 15 10 1 4 0,001 0,50 48,73 37,19 0,57 0,45 72,52 57,73 0,44 1,32 5 15 10 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,01 0,00 49,30 36,30 0,02 0,02 5 15 10 1 10 0,100 0,50 51,76 41,29 0,01 0,01 49,37 36,27 0,13 0,04 5 15 10 1 10 0,010 0,10 51,15 40,80 0,84 0,84 49,56 36,68 0,74 1,24 5 15 10 1 10 0,010 0,50 51,81 41,35 0,19 0,11 49,57 36,39 0,06 0,38 5 15 10 1 10 0,001 0,10 51,54 41,27 0,12 0,26 49,45 36,39 0,55 0,50 5 15 10 1 10 0,001 0,50 51,12 40,80 0,83 0,67 50,68 37,31 2,08 1,90 5 15 10 5 1 0,100 0,10 44,02 35,13 4,58 3,69 58,84 39,53 4,46 2,32 5 15 10 5 1 0,100 0,50 46,82 37,46 5,36 4,50 66,00 41,29 6,45 5,60 5 15 10 5 1 0,010 0,10 40,15 30,99 3,89 3,30 66,26 47,34 8,36 7,96 5 15 10 5 1 0,010 0,50 40,03 31,51 4,43 4,05 61,76 42,73 4,85 6,03 5 15 10 5 1 0,001 0,10 46,25 36,35 3,89 3,08 61,84 38,34 2,46 2,67 5 15 10 5 1 0,001 0,50 48,16 38,14 2,06 1,88 64,71 39,61 2,15 3,00 5 15 10 5 2 0,100 0,10 46,46 34,57 1,93 1,46 83,37 62,87 0,05 0,64 5 15 10 5 2 0,100 0,50 47,19 34,91 0,25 0,38 83,32 62,73 0,06 0,26 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 102 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 10 5 2 0,010 0,10 42,90 32,09 2,40 1,85 80,67 59,86 3,19 2,90 5 15 10 5 2 0,010 0,50 42,24 31,57 2,77 1,90 81,24 60,07 2,16 2,25 5 15 10 5 2 0,001 0,10 45,12 33,93 2,24 1,38 82,63 60,65 1,92 2,05 5 15 10 5 2 0,001 0,50 46,76 34,85 0,54 0,48 82,90 60,87 1,09 2,34 5 15 10 5 4 0,100 0,10 49,11 37,43 0,17 0,14 72,43 58,52 0,37 0,40 5 15 10 5 4 0,100 0,50 49,09 37,39 0,26 0,29 72,39 58,33 0,26 0,19 5 15 10 5 4 0,010 0,10 47,03 35,66 0,52 0,53 73,67 56,59 1,04 0,65 5 15 10 5 4 0,010 0,50 47,63 36,37 1,77 1,28 71,81 56,83 2,67 2,02 5 15 10 5 4 0,001 0,10 49,01 37,35 0,44 0,24 72,37 57,42 0,41 0,81 5 15 10 5 4 0,001 0,50 48,89 37,15 0,55 0,34 72,50 58,60 0,66 1,45 5 15 10 5 10 0,100 0,10 51,72 41,23 0,05 0,09 49,44 36,28 0,12 0,13 5 15 10 5 10 0,100 0,50 51,77 41,31 0,07 0,08 49,49 36,35 0,15 0,26 5 15 10 5 10 0,010 0,10 50,15 40,53 0,70 0,73 52,64 38,40 2,28 2,30 5 15 10 5 10 0,010 0,50 51,59 41,34 0,22 0,05 49,73 35,78 0,37 1,58 5 15 10 5 10 0,001 0,10 51,72 41,27 0,34 0,23 50,08 36,32 0,98 0,87 5 15 10 5 10 0,001 0,50 51,75 41,51 0,21 0,54 49,74 36,53 0,21 0,59 5 15 20 1 1 0,100 0,10 50,16 40,19 2,04 1,81 61,84 37,46 3,23 1,58 5 15 20 1 1 0,100 0,50 51,47 41,25 0,08 0,05 64,24 38,28 0,06 0,29 5 15 20 1 1 0,010 0,10 37,74 29,31 1,42 0,96 62,09 43,72 9,75 7,66 5 15 20 1 1 0,010 0,50 42,31 33,04 1,99 1,78 64,47 45,97 7,56 9,20 5 15 20 1 1 0,001 0,10 38,11 29,52 4,62 3,79 63,49 47,50 3,19 3,29 5 15 20 1 1 0,001 0,50 40,29 31,53 2,66 1,73 84,66 56,22 37,23 20,98 5 15 20 1 2 0,100 0,10 47,32 35,15 0,01 0,03 83,37 62,94 0,01 0,04 5 15 20 1 2 0,100 0,50 47,33 35,11 0,00 0,10 83,36 62,87 0,04 0,19 5 15 20 1 2 0,010 0,10 45,63 34,22 1,31 0,49 82,99 61,66 0,59 1,27 5 15 20 1 2 0,010 0,50 45,21 33,81 2,30 1,59 81,21 60,78 2,01 2,11 5 15 20 1 2 0,001 0,10 42,30 31,85 2,66 1,88 87,64 64,87 16,83 9,71 5 15 20 1 2 0,001 0,50 42,21 31,66 2,34 2,04 82,15 61,81 3,08 4,02 5 15 20 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 15 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,36 58,36 0,00 0,00 5 15 20 1 4 0,010 0,10 47,99 36,50 0,94 0,78 73,61 56,91 1,31 0,93 5 15 20 1 4 0,010 0,50 47,83 36,38 1,08 0,95 72,27 56,26 1,38 1,54 5 15 20 1 4 0,001 0,10 45,75 35,06 1,27 1,08 73,27 57,72 3,96 1,90 5 15 20 1 4 0,001 0,50 47,36 36,09 1,15 0,90 71,99 57,19 1,68 1,65 5 15 20 1 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,00 0,00 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 103 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 20 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,01 0,01 49,27 36,32 0,05 0,02 5 15 20 1 10 0,010 0,10 51,40 41,21 0,26 0,50 49,29 35,93 0,52 0,51 5 15 20 1 10 0,010 0,50 51,42 41,00 0,30 0,44 49,68 36,44 0,18 0,23 5 15 20 1 10 0,001 0,10 49,99 39,87 1,52 1,13 53,66 38,56 3,55 2,06 5 15 20 1 10 0,001 0,50 50,36 40,56 1,10 0,95 49,31 37,04 2,25 2,60 5 15 20 5 1 0,100 0,10 49,27 39,11 3,11 2,99 64,63 40,21 5,72 7,07 5 15 20 5 1 0,100 0,50 44,57 35,61 4,50 3,38 65,75 42,46 2,26 4,61 5 15 20 5 1 0,010 0,10 38,34 29,81 4,10 3,36 67,16 46,60 9,82 6,67 5 15 20 5 1 0,010 0,50 40,24 31,88 2,57 2,33 57,64 38,18 6,27 3,36 5 15 20 5 1 0,001 0,10 41,25 31,72 4,18 3,75 65,73 45,46 4,97 5,85 5 15 20 5 1 0,001 0,50 44,65 35,10 2,85 2,77 65,25 44,29 5,23 3,28 5 15 20 5 2 0,100 0,10 47,13 35,04 0,23 0,17 83,37 63,01 0,10 0,16 5 15 20 5 2 0,100 0,50 47,25 35,13 0,18 0,09 83,42 62,91 0,10 0,13 5 15 20 5 2 0,010 0,10 39,57 29,41 5,06 3,51 77,04 58,06 7,44 7,04 5 15 20 5 2 0,010 0,50 39,87 29,70 1,82 1,26 76,53 56,92 8,04 6,66 5 15 20 5 2 0,001 0,10 42,92 31,70 2,43 1,56 80,17 58,39 5,55 4,84 5 15 20 5 2 0,001 0,50 45,04 33,62 1,35 0,84 82,18 60,88 1,18 0,92 5 15 20 5 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,01 0,01 72,36 58,36 0,02 0,02 5 15 20 5 4 0,100 0,50 49,25 37,55 0,00 0,01 72,36 58,37 0,01 0,04 5 15 20 5 4 0,010 0,10 48,22 36,32 0,97 0,78 74,19 60,32 3,74 2,92 5 15 20 5 4 0,010 0,50 48,12 36,59 0,86 0,76 73,39 57,82 2,11 0,98 5 15 20 5 4 0,001 0,10 47,61 36,49 1,04 0,64 72,00 56,78 1,00 1,77 5 15 20 5 4 0,001 0,50 48,62 37,09 0,33 0,23 72,60 57,73 0,59 0,47 5 15 20 5 10 0,100 0,10 51,71 41,27 0,15 0,05 49,28 36,40 0,07 0,18 5 15 20 5 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,01 49,20 36,34 0,12 0,04 5 15 20 5 10 0,010 0,10 49,99 40,47 1,45 0,85 51,80 37,91 3,21 3,06 5 15 20 5 10 0,010 0,50 50,69 40,78 1,24 0,72 52,59 39,63 4,54 4,97 5 15 20 5 10 0,001 0,10 50,96 40,68 0,89 0,82 52,30 38,91 4,44 4,44 5 15 20 5 10 0,001 0,50 51,60 41,24 0,18 0,15 49,72 36,24 0,08 0,11 5 15 30 1 1 0,100 0,10 50,27 40,06 2,61 2,65 64,61 39,02 0,85 2,01 5 15 30 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,01 0,01 64,23 38,09 0,02 0,08 5 15 30 1 1 0,010 0,10 38,56 29,98 3,80 2,77 67,73 49,75 10,53 8,92 5 15 30 1 1 0,010 0,50 41,63 33,35 7,54 5,61 65,08 47,01 6,27 7,07 5 15 30 1 1 0,001 0,10 39,58 29,98 2,45 2,22 63,49 45,86 7,59 6,24 5 15 30 1 1 0,001 0,50 44,07 34,21 3,21 2,30 60,58 40,20 4,00 5,26 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 104 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 30 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 15 30 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,37 62,95 0,01 0,01 5 15 30 1 2 0,010 0,10 41,59 31,07 3,35 2,54 79,14 60,88 6,09 4,64 5 15 30 1 2 0,010 0,50 46,03 34,23 1,98 1,26 82,08 61,17 2,72 2,60 5 15 30 1 2 0,001 0,10 41,20 30,54 3,21 1,58 82,11 60,73 3,57 3,52 5 15 30 1 2 0,001 0,50 40,50 30,26 1,91 1,04 77,61 58,95 5,05 4,61 5 15 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 15 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,01 0,01 72,37 58,37 0,01 0,01 5 15 30 1 4 0,010 0,10 48,78 37,17 0,65 0,52 72,66 57,85 0,85 0,79 5 15 30 1 4 0,010 0,50 48,52 36,91 0,88 0,76 72,58 57,76 0,26 1,03 5 15 30 1 4 0,001 0,10 45,72 34,58 0,74 1,21 76,42 58,08 7,79 3,65 5 15 30 1 4 0,001 0,50 47,42 36,08 1,19 0,92 73,76 58,04 1,35 1,85 5 15 30 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,01 0,00 5 15 30 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 15 30 1 10 0,010 0,10 51,33 41,26 0,65 0,58 49,58 36,97 1,18 1,27 5 15 30 1 10 0,010 0,50 51,09 41,14 0,84 0,25 51,39 37,85 2,61 2,05 5 15 30 1 10 0,001 0,10 49,74 39,67 1,09 0,95 57,93 44,42 9,95 10,15 5 15 30 1 10 0,001 0,50 50,16 40,37 1,94 1,63 49,81 36,99 0,30 1,00 5 15 30 5 1 0,100 0,10 47,68 37,96 4,47 3,86 62,68 40,09 2,72 2,58 5 15 30 5 1 0,100 0,50 49,09 39,19 2,31 2,03 62,60 38,29 2,62 0,45 5 15 30 5 1 0,010 0,10 38,32 29,41 3,77 2,88 65,88 47,04 10,06 9,95 5 15 30 5 1 0,010 0,50 38,96 30,54 2,48 1,72 60,81 42,01 5,12 5,57 5 15 30 5 1 0,001 0,10 38,69 29,48 2,31 2,07 61,75 45,55 5,53 5,64 5 15 30 5 1 0,001 0,50 43,18 33,27 3,23 2,40 61,72 43,16 2,90 6,00 5 15 30 5 2 0,100 0,10 52,82 36,83 12,69 3,86 98,59 69,44 34,00 14,84 5 15 30 5 2 0,100 0,50 47,33 35,21 0,01 0,02 83,40 63,04 0,01 0,03 5 15 30 5 2 0,010 0,10 38,98 29,00 1,11 1,05 79,64 61,53 3,51 5,08 5 15 30 5 2 0,010 0,50 42,38 31,21 3,75 2,34 74,63 54,80 2,31 3,09 5 15 30 5 2 0,001 0,10 40,69 30,46 2,04 1,43 81,56 62,82 4,59 6,42 5 15 30 5 2 0,001 0,50 44,14 32,94 0,99 0,65 84,53 62,46 1,93 3,17 5 15 30 5 4 0,100 0,10 49,28 37,45 0,08 0,22 72,53 58,41 0,37 0,09 5 15 30 5 4 0,100 0,50 49,25 37,57 0,02 0,02 72,37 58,37 0,05 0,05 5 15 30 5 4 0,010 0,10 46,03 34,93 1,25 0,99 73,38 57,05 2,04 0,96 5 15 30 5 4 0,010 0,50 46,76 35,45 1,85 1,50 72,20 57,30 1,46 1,32 5 15 30 5 4 0,001 0,10 46,42 35,40 1,32 1,13 71,47 56,01 1,69 0,83 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 105 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 30 5 4 0,001 0,50 47,89 36,49 0,41 0,43 72,66 57,88 1,18 0,67 5 15 30 5 10 0,100 0,10 51,72 41,22 0,16 0,22 49,15 35,98 0,24 0,84 5 15 30 5 10 0,100 0,50 51,74 41,28 0,06 0,03 49,34 36,33 0,28 0,13 5 15 30 5 10 0,010 0,10 49,59 40,00 1,54 1,31 54,65 40,91 7,01 6,81 5 15 30 5 10 0,010 0,50 51,05 40,71 0,81 0,70 50,03 36,89 0,98 0,86 5 15 30 5 10 0,001 0,10 49,78 39,97 1,54 1,18 50,44 36,83 1,15 1,32 5 15 30 5 10 0,001 0,50 51,38 41,10 0,34 0,25 49,73 36,35 0,20 0,22 5 15 50 1 1 0,100 0,10 49,49 39,45 4,07 3,37 66,59 41,34 5,20 6,89 5 15 50 1 1 0,100 0,50 50,06 39,82 2,11 2,17 63,53 37,93 1,02 0,30 5 15 50 1 1 0,010 0,10 40,55 30,80 2,44 1,91 62,92 41,64 4,28 2,13 5 15 50 1 1 0,010 0,50 40,40 31,02 6,83 4,14 63,65 43,90 14,06 9,21 5 15 50 1 1 0,001 0,10 37,13 27,85 3,62 1,61 86,14 59,83 39,24 25,49 5 15 50 1 1 0,001 0,50 37,67 29,25 3,72 3,59 71,81 51,56 19,37 14,04 5 15 50 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 15 50 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 5 15 50 1 2 0,010 0,10 43,02 32,38 3,78 2,86 79,02 60,27 3,56 4,79 5 15 50 1 2 0,010 0,50 40,90 30,86 2,96 1,82 77,30 56,87 4,49 3,34 5 15 50 1 2 0,001 0,10 33,22 25,05 2,39 1,62 83,05 65,28 8,30 6,41 5 15 50 1 2 0,001 0,50 41,03 30,35 2,88 1,96 78,03 59,18 5,35 5,55 5 15 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 15 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 5 15 50 1 4 0,010 0,10 47,16 35,92 1,99 1,51 73,62 57,50 1,90 1,72 5 15 50 1 4 0,010 0,50 48,02 36,66 1,09 0,79 72,25 57,32 0,81 1,12 5 15 50 1 4 0,001 0,10 42,35 31,98 2,67 2,46 73,74 57,43 3,92 3,49 5 15 50 1 4 0,001 0,50 45,35 33,97 0,99 0,66 72,12 57,24 7,73 6,07 5 15 50 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 15 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 5 15 50 1 10 0,010 0,10 52,50 41,73 3,56 2,28 49,75 36,77 0,57 0,74 5 15 50 1 10 0,010 0,50 50,65 40,42 1,14 0,89 50,31 37,25 0,90 1,06 5 15 50 1 10 0,001 0,10 48,49 37,98 3,27 2,69 56,90 42,85 7,26 6,96 5 15 50 1 10 0,001 0,50 47,21 37,56 2,11 1,71 55,12 42,93 8,77 9,16 5 15 50 5 1 0,100 0,10 45,88 36,01 4,80 4,38 58,88 38,51 3,09 1,20 5 15 50 5 1 0,100 0,50 46,21 36,51 3,68 3,09 60,22 37,84 2,46 0,86 5 15 50 5 1 0,010 0,10 35,15 27,22 1,11 0,80 73,60 52,82 14,15 12,60 5 15 50 5 1 0,010 0,50 38,21 29,37 2,16 1,66 64,10 42,74 6,31 3,79 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 106 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 5 15 50 5 1 0,001 0,10 40,85 30,97 1,19 0,73 81,32 55,10 20,31 11,69 5 15 50 5 1 0,001 0,50 39,35 29,96 3,80 2,97 64,80 46,49 6,02 7,07 5 15 50 5 2 0,100 0,10 47,20 35,20 0,21 0,39 83,43 63,23 0,07 0,19 5 15 50 5 2 0,100 0,50 47,25 35,11 0,20 0,22 83,38 62,99 0,04 0,10 5 15 50 5 2 0,010 0,10 37,89 28,40 5,08 3,65 85,09 65,46 4,84 5,30 5 15 50 5 2 0,010 0,50 46,43 32,98 11,37 4,58 77,65 57,23 4,57 3,92 5 15 50 5 2 0,001 0,10 37,76 27,85 2,31 2,09 77,34 58,88 4,56 4,59 5 15 50 5 2 0,001 0,50 41,97 31,22 3,69 2,41 78,13 59,00 2,57 3,70 5 15 50 5 4 0,100 0,10 49,25 37,55 0,03 0,06 72,39 58,38 0,03 0,03 5 15 50 5 4 0,100 0,50 49,24 37,57 0,02 0,02 72,36 58,34 0,07 0,08 5 15 50 5 4 0,010 0,10 45,57 34,76 1,38 0,94 71,12 55,20 4,70 2,39 5 15 50 5 4 0,010 0,50 47,85 36,44 1,31 0,99 71,40 56,99 1,06 1,64 5 15 50 5 4 0,001 0,10 44,26 33,73 1,69 2,10 72,52 57,70 3,44 2,40 5 15 50 5 4 0,001 0,50 45,69 35,12 1,32 1,23 71,64 56,68 1,36 0,91 5 15 50 5 10 0,100 0,10 51,77 41,38 0,08 0,28 49,18 36,28 0,10 0,18 5 15 50 5 10 0,100 0,50 51,78 41,31 0,01 0,03 49,35 36,30 0,33 0,10 5 15 50 5 10 0,010 0,10 47,07 37,86 2,47 1,91 52,97 43,11 5,93 8,56 5 15 50 5 10 0,010 0,50 49,42 39,88 2,60 1,96 52,69 38,16 3,76 2,91 5 15 50 5 10 0,001 0,10 47,97 38,29 1,72 1,19 54,79 42,45 5,56 6,87 5 15 50 5 10 0,001 0,50 50,48 40,55 0,59 0,70 50,23 36,27 0,65 1,25 10 5 5 1 1 0,100 0,10 49,98 39,98 2,75 2,17 65,70 40,73 2,26 3,79 10 5 5 1 1 0,100 0,50 50,84 40,61 0,95 0,98 63,72 37,74 0,76 0,75 10 5 5 1 1 0,010 0,10 43,93 34,10 3,81 3,42 62,03 40,99 2,81 4,20 10 5 5 1 1 0,010 0,50 44,39 35,20 2,66 2,22 64,71 42,19 3,46 4,00 10 5 5 1 1 0,001 0,10 44,37 34,57 1,13 1,33 60,06 38,88 1,71 2,92 10 5 5 1 1 0,001 0,50 45,10 35,83 2,06 1,82 62,77 39,03 1,88 1,13 10 5 5 1 2 0,100 0,10 47,26 35,09 0,09 0,14 82,88 62,53 0,68 0,57 10 5 5 1 2 0,100 0,50 47,31 35,12 0,02 0,05 83,05 62,65 0,72 0,59 10 5 5 1 2 0,010 0,10 42,81 31,94 2,84 1,98 74,62 54,23 5,93 4,44 10 5 5 1 2 0,010 0,50 44,16 32,81 3,30 1,97 79,25 59,40 2,55 2,38 10 5 5 1 2 0,001 0,10 45,46 33,74 1,03 0,95 81,77 60,61 2,59 2,05 10 5 5 1 2 0,001 0,50 45,94 34,04 0,90 0,75 82,81 61,21 1,24 1,13 10 5 5 1 4 0,100 0,10 49,15 37,44 0,17 0,23 72,46 58,32 0,17 0,60 10 5 5 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,01 0,02 72,35 58,35 0,04 0,03 10 5 5 1 4 0,010 0,10 48,31 36,92 1,08 0,81 71,95 57,64 1,17 1,46 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 107 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 5 1 4 0,010 0,50 49,02 37,35 0,22 0,19 72,24 57,89 0,19 0,41 10 5 5 1 4 0,001 0,10 47,57 36,19 0,55 0,55 73,15 58,38 0,84 1,28 10 5 5 1 4 0,001 0,50 48,57 37,00 0,60 0,49 72,12 57,98 0,22 0,57 10 5 5 1 10 0,100 0,10 51,73 41,26 0,05 0,04 49,33 36,06 0,18 0,43 10 5 5 1 10 0,100 0,50 51,73 41,30 0,05 0,02 49,46 36,22 0,06 0,06 10 5 5 1 10 0,010 0,10 51,51 41,14 0,14 0,16 49,69 35,92 0,28 0,33 10 5 5 1 10 0,010 0,50 51,70 41,30 0,06 0,10 49,75 36,33 0,19 0,23 10 5 5 1 10 0,001 0,10 51,25 41,40 0,63 0,41 50,86 36,58 1,28 1,71 10 5 5 1 10 0,001 0,50 51,90 41,45 0,63 0,70 51,67 38,95 4,61 4,98 10 5 5 5 1 0,100 0,10 47,12 37,37 3,98 3,05 63,86 41,36 1,77 4,47 10 5 5 5 1 0,100 0,50 46,23 36,97 4,00 3,08 65,09 40,51 2,94 3,49 10 5 5 5 1 0,010 0,10 40,98 32,12 3,41 2,87 60,51 40,56 4,24 3,76 10 5 5 5 1 0,010 0,50 45,11 35,50 3,39 2,81 64,41 41,52 5,86 8,60 10 5 5 5 1 0,001 0,10 46,92 37,50 2,79 2,25 61,41 38,43 2,18 1,25 10 5 5 5 1 0,001 0,50 49,72 39,29 1,84 1,97 62,19 37,28 2,20 1,81 10 5 5 5 2 0,100 0,10 46,94 34,70 0,34 0,16 82,97 63,49 0,42 2,31 10 5 5 5 2 0,100 0,50 46,43 34,44 1,84 1,39 80,30 59,83 3,72 4,30 10 5 5 5 2 0,010 0,10 40,93 30,79 0,51 0,73 78,46 57,21 4,52 4,94 10 5 5 5 2 0,010 0,50 43,91 32,33 2,42 2,13 79,15 58,78 4,96 3,64 10 5 5 5 2 0,001 0,10 46,65 34,80 1,05 0,44 83,19 61,65 0,60 0,71 10 5 5 5 2 0,001 0,50 47,19 34,90 0,43 0,41 82,85 62,06 0,86 0,74 10 5 5 5 4 0,100 0,10 49,01 37,40 0,35 0,25 72,39 57,91 0,41 0,78 10 5 5 5 4 0,100 0,50 49,20 37,50 0,04 0,08 72,36 58,42 0,07 0,25 10 5 5 5 4 0,010 0,10 47,21 36,12 1,75 1,13 73,19 57,72 1,83 0,87 10 5 5 5 4 0,010 0,50 48,90 37,39 1,11 0,65 71,84 57,71 0,88 0,54 10 5 5 5 4 0,001 0,10 48,68 37,15 0,36 0,23 72,40 58,45 0,39 0,83 10 5 5 5 4 0,001 0,50 48,75 37,07 0,83 0,62 72,32 58,22 0,60 0,99 10 5 5 5 10 0,100 0,10 51,71 41,24 0,05 0,05 49,46 36,32 0,04 0,18 10 5 5 5 10 0,100 0,50 52,65 41,72 2,29 1,00 50,25 36,93 1,43 1,50 10 5 5 5 10 0,010 0,10 50,95 40,98 0,30 0,31 52,04 39,00 1,39 1,55 10 5 5 5 10 0,010 0,50 51,27 41,05 0,75 0,82 50,40 36,86 1,48 1,38 10 5 5 5 10 0,001 0,10 51,42 41,01 0,34 0,81 50,21 36,00 0,30 1,14 10 5 5 5 10 0,001 0,50 51,68 41,15 0,30 0,25 50,06 36,68 1,00 0,58 10 5 10 1 1 0,100 0,10 48,57 38,40 2,82 2,84 64,10 39,87 3,01 1,96 10 5 10 1 1 0,100 0,50 51,34 41,18 0,20 0,12 64,25 38,21 0,02 0,10 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 108 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 10 1 1 0,010 0,10 38,93 30,50 1,85 1,96 61,30 42,65 5,15 3,45 10 5 10 1 1 0,010 0,50 44,56 35,35 4,67 4,06 62,58 40,33 5,08 3,23 10 5 10 1 1 0,001 0,10 42,98 33,17 4,27 3,29 62,63 41,84 8,40 5,51 10 5 10 1 1 0,001 0,50 44,52 35,32 3,43 3,08 62,81 39,73 2,67 1,95 10 5 10 1 2 0,100 0,10 47,34 35,11 0,02 0,14 83,41 62,83 0,13 0,26 10 5 10 1 2 0,100 0,50 47,33 35,17 0,01 0,03 83,39 62,98 0,02 0,05 10 5 10 1 2 0,010 0,10 41,90 31,45 1,63 1,26 78,64 58,35 2,92 2,85 10 5 10 1 2 0,010 0,50 44,34 32,86 2,58 2,14 78,06 58,23 5,41 4,47 10 5 10 1 2 0,001 0,10 43,69 32,24 1,71 1,39 80,58 59,97 5,63 5,12 10 5 10 1 2 0,001 0,50 44,47 33,09 2,44 1,56 80,14 58,55 4,54 5,04 10 5 10 1 4 0,100 0,10 49,13 37,42 0,17 0,15 72,49 58,17 0,28 0,44 10 5 10 1 4 0,100 0,50 49,00 37,30 0,51 0,52 72,48 58,29 0,83 0,10 10 5 10 1 4 0,010 0,10 47,01 35,99 2,73 1,72 71,71 58,34 1,01 1,35 10 5 10 1 4 0,010 0,50 49,06 37,45 0,23 0,14 72,37 58,32 0,25 0,18 10 5 10 1 4 0,001 0,10 46,69 35,25 1,37 0,92 72,18 57,88 1,94 1,10 10 5 10 1 4 0,001 0,50 48,13 36,52 0,72 0,84 73,61 58,85 1,31 0,71 10 5 10 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,01 0,00 49,34 36,29 0,06 0,02 10 5 10 1 10 0,100 0,50 51,76 41,28 0,01 0,00 49,34 36,29 0,09 0,03 10 5 10 1 10 0,010 0,10 52,12 41,86 1,34 1,39 51,06 37,79 2,96 3,09 10 5 10 1 10 0,010 0,50 51,62 41,18 0,22 0,21 49,79 36,39 0,44 0,38 10 5 10 1 10 0,001 0,10 50,35 40,34 0,62 0,81 50,39 37,51 1,23 1,39 10 5 10 1 10 0,001 0,50 50,75 40,64 0,77 0,63 50,65 37,02 0,67 0,40 10 5 10 5 1 0,100 0,10 44,39 35,02 5,70 4,61 61,59 40,32 3,57 2,39 10 5 10 5 1 0,100 0,50 49,59 39,60 3,09 2,50 62,87 37,97 2,03 0,41 10 5 10 5 1 0,010 0,10 39,84 30,39 3,93 3,25 67,72 46,70 7,42 5,42 10 5 10 5 1 0,010 0,50 41,99 33,30 2,86 2,02 63,04 41,08 4,25 2,67 10 5 10 5 1 0,001 0,10 43,53 33,34 2,16 2,11 64,19 43,83 4,03 3,53 10 5 10 5 1 0,001 0,50 48,44 38,69 2,52 2,03 62,77 38,22 2,86 0,88 10 5 10 5 2 0,100 0,10 46,69 34,60 0,95 0,95 84,19 63,94 2,13 2,65 10 5 10 5 2 0,100 0,50 47,10 35,02 0,34 0,24 83,16 62,40 0,51 0,93 10 5 10 5 2 0,010 0,10 40,77 30,22 1,96 1,76 78,25 58,80 2,54 2,96 10 5 10 5 2 0,010 0,50 42,32 31,70 1,91 1,33 77,75 57,39 5,75 3,93 10 5 10 5 2 0,001 0,10 45,77 34,10 1,34 1,26 81,58 61,30 3,30 3,90 10 5 10 5 2 0,001 0,50 45,46 33,58 2,06 1,96 81,30 60,77 2,28 1,82 10 5 10 5 4 0,100 0,10 49,15 37,49 0,21 0,14 72,47 58,11 0,30 0,50 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 109 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 10 5 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,01 0,02 72,41 58,48 0,14 0,32 10 5 10 5 4 0,010 0,10 45,43 34,22 2,47 1,82 72,98 56,42 2,90 1,41 10 5 10 5 4 0,010 0,50 46,81 35,38 1,04 0,87 71,96 57,64 3,42 1,66 10 5 10 5 4 0,001 0,10 48,19 36,89 0,61 0,43 72,12 57,90 0,47 0,75 10 5 10 5 4 0,001 0,50 48,78 37,12 0,62 0,46 72,10 57,28 0,70 1,89 10 5 10 5 10 0,100 0,10 51,64 41,13 0,24 0,34 49,53 36,22 0,32 0,24 10 5 10 5 10 0,100 0,50 51,84 41,24 0,14 0,10 49,89 36,81 1,06 1,29 10 5 10 5 10 0,010 0,10 49,83 40,22 1,83 1,42 53,06 41,05 2,58 2,40 10 5 10 5 10 0,010 0,50 51,22 41,20 0,34 0,13 50,40 37,33 1,94 1,45 10 5 10 5 10 0,001 0,10 51,22 41,22 0,35 0,40 51,36 37,53 1,49 1,77 10 5 10 5 10 0,001 0,50 51,20 40,98 0,31 0,25 50,42 37,19 1,26 2,41 10 5 20 1 1 0,100 0,10 51,43 41,23 0,00* 0,00 64,67 38,30 0,98 0,36 10 5 20 1 1 0,100 0,50 51,06 40,88 0,82 0,80 64,28 38,31 0,11 0,39 10 5 20 1 1 0,010 0,10 41,05 31,32 3,85 2,95 64,75 45,48 6,27 7,01 10 5 20 1 1 0,010 0,50 45,26 36,02 2,21 2,03 61,96 38,95 1,56 2,31 10 5 20 1 1 0,001 0,10 37,18 28,39 6,75 5,22 67,08 49,00 7,20 6,92 10 5 20 1 1 0,001 0,50 39,77 31,47 2,46 1,39 59,79 39,69 2,74 3,04 10 5 20 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,67 63,11 0,65 0,34 10 5 20 1 2 0,100 0,50 47,33 35,17 0,01 0,01 83,38 62,95 0,00 0,01 10 5 20 1 2 0,010 0,10 43,78 32,31 1,99 1,22 76,20 56,75 5,93 4,20 10 5 20 1 2 0,010 0,50 45,44 33,99 2,37 1,46 80,91 60,88 3,29 3,51 10 5 20 1 2 0,001 0,10 37,32 27,76 2,77 2,18 79,81 59,82 4,75 1,86 10 5 20 1 2 0,001 0,50 40,98 30,23 2,12 1,87 79,83 58,33 2,53 0,75 10 5 20 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 5 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 5 20 1 4 0,010 0,10 47,67 36,33 1,00 0,74 72,08 57,63 1,00 1,42 10 5 20 1 4 0,010 0,50 51,28 38,87 5,03 3,30 77,28 61,43 11,21 7,47 10 5 20 1 4 0,001 0,10 42,82 31,77 4,15 3,56 73,31 58,49 3,49 4,26 10 5 20 1 4 0,001 0,50 46,54 35,36 0,97 0,98 72,30 58,25 1,50 1,69 10 5 20 1 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,01 0,00 10 5 20 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,00 0,00 10 5 20 1 10 0,010 0,10 50,51 40,29 1,38 0,97 52,80 39,06 3,56 2,36 10 5 20 1 10 0,010 0,50 51,64 41,30 0,11 0,12 49,62 36,23 0,12 0,16 10 5 20 1 10 0,001 0,10 46,99 37,57 2,07 2,09 54,82 42,31 8,24 7,78 10 5 20 1 10 0,001 0,50 49,94 40,13 1,11 1,12 50,44 37,42 0,86 1,21 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 110 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 20 5 1 0,100 0,10 46,21 37,02 5,57 4,55 67,29 42,61 3,62 4,55 10 5 20 5 1 0,100 0,50 45,15 36,03 4,42 3,62 65,36 42,00 3,13 4,26 10 5 20 5 1 0,010 0,10 36,11 28,14 4,39 3,74 66,13 48,14 6,67 6,43 10 5 20 5 1 0,010 0,50 42,47 33,66 3,69 2,96 62,35 39,70 1,48 2,02 10 5 20 5 1 0,001 0,10 38,46 28,94 3,83 2,59 63,79 45,77 7,31 9,43 10 5 20 5 1 0,001 0,50 44,66 35,01 1,34 1,28 62,75 40,37 2,19 3,16 10 5 20 5 2 0,100 0,10 47,32 35,19 0,01 0,03 83,36 62,98 0,08 0,07 10 5 20 5 2 0,100 0,50 47,33 35,21 0,02 0,01 83,40 63,07 0,01 0,09 10 5 20 5 2 0,010 0,10 42,55 31,99 3,34 3,06 78,27 59,43 5,33 4,81 10 5 20 5 2 0,010 0,50 41,72 31,38 1,87 1,31 80,50 59,11 3,15 2,73 10 5 20 5 2 0,001 0,10 39,40 29,48 2,70 2,12 77,76 58,56 6,66 5,18 10 5 20 5 2 0,001 0,50 44,17 32,47 0,76 0,56 79,82 58,33 2,38 1,88 10 5 20 5 4 0,100 0,10 49,23 37,55 0,01 0,01 72,38 58,32 0,09 0,04 10 5 20 5 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,00 0,00 72,35 58,35 0,01 0,01 10 5 20 5 4 0,010 0,10 45,16 34,50 2,27 1,80 72,38 56,42 3,05 1,35 10 5 20 5 4 0,010 0,50 47,72 36,49 1,06 0,87 72,22 58,16 0,80 0,94 10 5 20 5 4 0,001 0,10 45,43 34,19 3,55 3,39 71,84 56,20 0,75 1,33 10 5 20 5 4 0,001 0,50 48,38 36,76 0,64 0,39 72,22 58,94 0,49 1,41 10 5 20 5 10 0,100 0,10 51,52 41,16 0,36 0,33 50,00 36,93 1,70 1,40 10 5 20 5 10 0,100 0,50 51,77 41,28 0,01 0,02 49,26 36,32 0,02 0,01 10 5 20 5 10 0,010 0,10 48,78 38,97 1,69 1,38 53,56 39,98 7,03 5,16 10 5 20 5 10 0,010 0,50 50,94 40,68 1,12 0,71 49,89 36,07 0,56 0,49 10 5 20 5 10 0,001 0,10 49,45 39,73 1,12 0,93 52,14 38,07 3,04 2,12 10 5 20 5 10 0,001 0,50 50,57 40,38 1,07 0,98 50,33 37,05 1,35 1,25 10 5 30 1 1 0,100 0,10 50,88 40,56 1,23 1,51 64,55 39,12 0,63 2,14 10 5 30 1 1 0,100 0,50 50,63 40,42 1,78 1,82 64,16 38,19 0,16 0,11 10 5 30 1 1 0,010 0,10 38,22 29,97 2,42 2,64 64,42 47,34 4,55 4,36 10 5 30 1 1 0,010 0,50 39,91 31,93 1,26 1,22 62,16 42,51 9,36 8,81 10 5 30 1 1 0,001 0,10 32,62 24,62 2,36 2,70 69,91 50,22 12,54 8,35 10 5 30 1 1 0,001 0,50 38,26 29,70 4,27 3,31 58,62 42,98 4,63 6,41 10 5 30 1 2 0,100 0,10 47,32 35,15 0,02 0,01 83,38 62,92 0,01 0,08 10 5 30 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,01 83,38 62,96 0,00 0,01 10 5 30 1 2 0,010 0,10 42,17 31,22 2,93 2,18 74,70 55,38 7,48 5,77 10 5 30 1 2 0,010 0,50 45,64 34,11 2,71 2,19 81,13 60,10 4,50 3,85 10 5 30 1 2 0,001 0,10 33,12 24,57 1,87 1,68 77,26 59,83 6,10 4,90 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 111 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 30 1 2 0,001 0,50 38,83 28,97 2,55 2,16 79,66 59,66 6,01 5,28 10 5 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,01 0,00 72,37 58,37 0,00 0,01 10 5 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 5 30 1 4 0,010 0,10 48,27 36,90 0,81 0,82 73,38 57,19 2,13 1,17 10 5 30 1 4 0,010 0,50 48,61 36,97 0,77 0,65 71,80 57,62 1,37 1,14 10 5 30 1 4 0,001 0,10 40,42 29,48 3,84 3,00 70,79 57,18 3,24 2,84 10 5 30 1 4 0,001 0,50 43,75 33,24 1,79 2,05 73,32 57,72 2,77 2,21 10 5 30 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 10 5 30 1 10 0,100 0,50 51,77 41,28 0,02 0,03 49,24 36,32 0,02 0,02 10 5 30 1 10 0,010 0,10 51,06 41,05 1,38 0,56 49,77 36,17 0,33 0,32 10 5 30 1 10 0,010 0,50 51,44 41,29 0,26 0,30 49,56 36,37 0,37 0,38 10 5 30 1 10 0,001 0,10 42,59 34,30 3,24 3,00 60,09 45,62 4,60 5,11 10 5 30 1 10 0,001 0,50 49,17 39,61 1,43 1,12 50,99 36,98 2,04 2,06 10 5 30 5 1 0,100 0,10 46,82 36,72 5,31 4,22 66,25 41,50 7,12 5,37 10 5 30 5 1 0,100 0,50 50,75 40,56 1,05 1,09 64,38 38,54 0,33 0,80 10 5 30 5 1 0,010 0,10 36,12 27,90 3,48 2,99 66,29 46,17 10,09 9,30 10 5 30 5 1 0,010 0,50 40,49 31,93 3,88 3,09 61,13 40,48 2,08 1,11 10 5 30 5 1 0,001 0,10 36,73 27,32 1,06 0,73 66,45 47,70 9,30 9,44 10 5 30 5 1 0,001 0,50 40,51 31,30 4,16 3,03 60,91 40,86 3,76 3,82 10 5 30 5 2 0,100 0,10 45,13 33,41 2,87 2,29 79,98 59,64 4,80 4,77 10 5 30 5 2 0,100 0,50 47,34 35,22 0,00 0,00 83,41 63,05 0,00 0,00 10 5 30 5 2 0,010 0,10 37,71 27,84 4,94 3,77 83,89 62,39 15,52 12,86 10 5 30 5 2 0,010 0,50 40,21 30,00 2,82 2,17 79,43 59,15 3,35 3,12 10 5 30 5 2 0,001 0,10 36,30 26,76 4,79 3,49 76,24 55,47 3,30 2,84 10 5 30 5 2 0,001 0,50 42,06 30,98 3,41 2,67 79,53 59,34 4,52 4,64 10 5 30 5 4 0,100 0,10 49,16 37,44 0,12 0,17 72,58 58,25 0,32 0,23 10 5 30 5 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,36 58,36 0,00 0,01 10 5 30 5 4 0,010 0,10 45,36 34,49 4,47 3,72 71,48 57,24 4,13 1,14 10 5 30 5 4 0,010 0,50 45,82 34,88 2,68 2,08 72,09 56,49 2,64 2,83 10 5 30 5 4 0,001 0,10 41,26 30,84 3,86 2,48 69,86 56,31 3,70 2,69 10 5 30 5 4 0,001 0,50 45,94 34,71 0,68 0,76 72,12 57,20 0,41 0,89 10 5 30 5 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,02 0,01 49,25 36,36 0,08 0,09 10 5 30 5 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,01 0,01 49,26 36,32 0,10 0,04 10 5 30 5 10 0,010 0,10 47,86 38,41 3,23 2,57 52,98 39,66 3,74 2,13 10 5 30 5 10 0,010 0,50 49,60 39,51 1,30 1,16 50,06 36,69 1,66 1,59 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 112 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 30 5 10 0,001 0,10 46,29 36,29 3,20 2,78 53,78 41,63 6,66 6,71 10 5 30 5 10 0,001 0,50 49,39 39,59 1,81 1,68 51,02 37,65 2,49 2,56 10 5 50 1 1 0,100 0,10 51,34 41,09 0,20 0,33 64,90 38,08 1,51 0,14 10 5 50 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,00 0,00 64,23 38,14 0,00 0,00 10 5 50 1 1 0,010 0,10 48,99 33,85 22,86 8,09 65,10 43,80 10,61 6,72 10 5 50 1 1 0,010 0,50 41,07 32,58 3,68 3,04 60,78 40,50 10,99 8,53 10 5 50 1 1 0,001 0,10 34,80 23,62 11,95 4,17 74,09 55,18 14,51 10,55 10 5 50 1 1 0,001 0,50 36,75 29,00 4,30 3,17 60,26 41,72 3,41 2,23 10 5 50 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 10 5 50 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 10 5 50 1 2 0,010 0,10 44,25 32,92 3,86 2,98 79,30 58,23 6,76 5,11 10 5 50 1 2 0,010 0,50 44,38 33,20 2,73 1,83 80,61 59,55 2,70 2,12 10 5 50 1 2 0,001 0,10 32,87 23,61 7,59 6,81 84,04 63,43 7,10 8,99 10 5 50 1 2 0,001 0,50 38,31 28,06 4,07 2,80 77,14 57,11 6,81 4,07 10 5 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 5 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 5 50 1 4 0,010 0,10 47,28 36,06 2,85 2,31 73,34 58,60 3,55 1,27 10 5 50 1 4 0,010 0,50 48,91 37,26 0,66 0,57 72,23 58,13 0,29 0,49 10 5 50 1 4 0,001 0,10 35,73 25,37 5,48 3,67 82,02 64,35 15,11 12,38 10 5 50 1 4 0,001 0,50 42,60 31,68 3,04 2,18 73,84 57,77 5,09 3,52 10 5 50 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 10 5 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 10 5 50 1 10 0,010 0,10 51,33 41,05 0,58 0,50 49,65 36,32 0,43 0,68 10 5 50 1 10 0,010 0,50 51,62 41,22 0,20 0,17 49,42 36,31 0,06 0,03 10 5 50 1 10 0,001 0,10 39,31 29,84 5,68 4,04 63,73 49,33 11,60 9,16 10 5 50 1 10 0,001 0,50 44,72 35,54 3,75 2,84 54,11 40,72 5,64 6,08 10 5 50 5 1 0,100 0,10 49,80 39,05 2,29 2,29 64,61 41,54 7,16 7,03 10 5 50 5 1 0,100 0,50 51,54 41,31 0,33 0,20 64,35 38,38 0,27 0,53 10 5 50 5 1 0,010 0,10 36,06 27,97 3,58 2,93 71,60 50,76 14,57 10,01 10 5 50 5 1 0,010 0,50 39,47 31,31 2,72 2,52 63,05 46,04 8,28 5,37 10 5 50 5 1 0,001 0,10 32,85 23,52 4,89 3,17 69,76 51,04 12,26 8,41 10 5 50 5 1 0,001 0,50 37,25 28,88 3,28 3,27 60,44 42,23 3,73 5,69 10 5 50 5 2 0,100 0,10 47,18 35,22 0,36 0,03 83,15 62,20 0,58 1,95 10 5 50 5 2 0,100 0,50 47,34 35,22 0,00 0,00 83,41 63,05 0,00 0,00 10 5 50 5 2 0,010 0,10 39,93 29,80 4,57 3,61 79,73 62,19 5,52 5,42 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 113 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 5 50 5 2 0,010 0,50 39,04 29,21 2,31 1,76 79,80 61,42 3,13 4,27 10 5 50 5 2 0,001 0,10 32,22 23,60 3,53 3,13 73,73 58,92 6,34 5,65 10 5 50 5 2 0,001 0,50 38,07 27,85 1,68 1,20 75,75 57,31 2,48 2,77 10 5 50 5 4 0,100 0,10 49,17 37,51 0,12 0,08 72,26 58,09 0,25 0,62 10 5 50 5 4 0,100 0,50 49,22 37,56 0,07 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 5 50 5 4 0,010 0,10 46,25 34,69 2,37 2,05 74,71 59,38 4,53 4,33 10 5 50 5 4 0,010 0,50 46,55 35,60 2,44 1,77 72,42 57,73 0,61 0,96 10 5 50 5 4 0,001 0,10 39,22 28,54 2,78 2,25 72,72 56,03 5,33 4,09 10 5 50 5 4 0,001 0,50 43,60 32,81 2,46 2,47 71,43 56,18 1,35 1,72 10 5 50 5 10 0,100 0,10 51,78 41,34 0,02 0,09 49,19 36,40 0,02 0,13 10 5 50 5 10 0,100 0,50 51,65 41,13 0,31 0,39 49,25 36,32 0,14 0,04 10 5 50 5 10 0,010 0,10 48,51 39,08 2,84 2,37 55,14 39,90 3,92 4,27 10 5 50 5 10 0,010 0,50 50,61 40,60 0,49 0,37 51,52 38,49 1,51 1,23 10 5 50 5 10 0,001 0,10 43,88 34,44 2,80 2,62 51,90 37,24 1,22 1,08 10 5 50 5 10 0,001 0,50 46,25 37,20 3,78 3,22 54,46 41,06 3,69 4,74 10 10 5 1 1 0,100 0,10 48,80 38,97 3,90 3,23 62,60 38,62 3,42 1,38 10 10 5 1 1 0,100 0,50 50,28 40,35 2,15 1,55 64,63 39,26 0,74 2,09 10 10 5 1 1 0,010 0,10 39,10 30,33 2,06 1,97 71,04 49,99 7,76 9,73 10 10 5 1 1 0,010 0,50 40,77 32,23 1,93 1,96 61,36 41,40 5,26 2,96 10 10 5 1 1 0,001 0,10 43,06 33,41 2,91 2,42 60,58 40,62 3,41 2,85 10 10 5 1 1 0,001 0,50 46,22 36,67 3,04 2,50 64,53 40,04 4,80 3,05 10 10 5 1 2 0,100 0,10 47,08 35,05 0,54 0,38 83,56 62,40 0,50 0,99 10 10 5 1 2 0,100 0,50 47,34 35,17 0,03 0,15 83,38 62,96 0,07 0,21 10 10 5 1 2 0,010 0,10 45,24 33,47 0,85 0,71 79,78 58,72 3,31 2,16 10 10 5 1 2 0,010 0,50 44,86 33,18 1,57 1,43 79,48 59,34 4,72 3,79 10 10 5 1 2 0,001 0,10 44,81 33,79 0,75 0,36 81,26 60,57 1,90 1,37 10 10 5 1 2 0,001 0,50 44,69 33,24 1,34 1,26 80,61 58,76 1,65 1,62 10 10 5 1 4 0,100 0,10 49,24 37,56 0,01 0,03 72,15 58,44 0,43 0,24 10 10 5 1 4 0,100 0,50 49,29 37,60 0,11 0,10 72,49 58,32 0,34 0,05 10 10 5 1 4 0,010 0,10 48,01 36,56 0,48 0,37 72,82 57,42 0,49 1,19 10 10 5 1 4 0,010 0,50 48,78 37,11 0,96 0,74 72,84 57,86 2,20 1,10 10 10 5 1 4 0,001 0,10 47,86 36,44 1,10 0,84 72,27 56,86 1,14 1,29 10 10 5 1 4 0,001 0,50 48,41 36,97 0,56 0,47 72,47 58,20 0,26 0,89 10 10 5 1 10 0,100 0,10 51,75 41,29 0,01 0,03 49,46 36,26 0,18 0,05 10 10 5 1 10 0,100 0,50 51,75 41,28 0,01 0,00 49,44 36,26 0,06 0,02 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 114 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 5 1 10 0,010 0,10 51,68 41,48 0,13 0,32 49,37 35,98 0,47 0,48 10 10 5 1 10 0,010 0,50 51,62 41,31 0,22 0,15 49,82 36,58 0,76 0,78 10 10 5 1 10 0,001 0,10 50,85 40,70 0,55 0,51 50,25 36,36 0,65 0,84 10 10 5 1 10 0,001 0,50 51,56 41,28 0,25 0,13 49,91 36,34 0,37 0,45 10 10 5 5 1 0,100 0,10 45,55 35,74 3,59 3,38 75,26 48,81 8,94 6,60 10 10 5 5 1 0,100 0,50 46,37 37,16 4,37 3,33 65,85 41,65 2,77 4,06 10 10 5 5 1 0,010 0,10 38,75 29,87 2,11 1,84 65,09 47,22 6,17 5,77 10 10 5 5 1 0,010 0,50 42,01 33,08 3,11 2,41 63,36 42,77 4,04 5,15 10 10 5 5 1 0,001 0,10 47,15 37,04 1,93 1,99 63,16 41,10 1,57 2,94 10 10 5 5 1 0,001 0,50 48,76 38,64 1,40 1,36 63,06 38,23 0,85 1,69 10 10 5 5 2 0,100 0,10 47,28 34,98 1,93 1,83 84,75 64,45 2,61 3,44 10 10 5 5 2 0,100 0,50 46,39 34,33 1,53 1,24 82,11 61,90 2,11 2,11 10 10 5 5 2 0,010 0,10 40,86 30,76 1,97 1,98 78,15 58,66 3,75 3,34 10 10 5 5 2 0,010 0,50 42,71 31,66 1,21 1,14 78,01 56,54 4,04 3,47 10 10 5 5 2 0,001 0,10 45,86 33,79 0,80 0,84 81,17 59,50 3,32 3,33 10 10 5 5 2 0,001 0,50 46,95 34,90 0,77 0,59 83,05 62,47 0,87 1,01 10 10 5 5 4 0,100 0,10 52,00 39,86 6,26 5,39 72,11 58,26 0,41 0,21 10 10 5 5 4 0,100 0,50 49,18 37,51 0,08 0,06 72,23 58,10 0,15 0,38 10 10 5 5 4 0,010 0,10 46,90 36,01 1,60 1,18 71,38 56,32 1,58 3,07 10 10 5 5 4 0,010 0,50 48,42 37,05 1,07 0,50 73,41 57,37 1,90 0,56 10 10 5 5 4 0,001 0,10 49,11 37,51 0,24 0,23 72,68 58,32 0,28 0,81 10 10 5 5 4 0,001 0,50 49,10 37,57 0,17 0,17 72,60 58,15 0,72 0,10 10 10 5 5 10 0,100 0,10 51,73 41,30 0,06 0,05 49,52 36,22 0,15 0,09 10 10 5 5 10 0,100 0,50 51,68 41,25 0,11 0,07 49,52 36,27 0,18 0,14 10 10 5 5 10 0,010 0,10 50,72 40,77 0,34 0,52 49,78 35,20 1,31 2,74 10 10 5 5 10 0,010 0,50 51,12 40,97 0,42 0,37 50,32 37,15 1,66 2,97 10 10 5 5 10 0,001 0,10 51,39 41,19 0,67 1,00 50,92 37,39 1,36 1,63 10 10 5 5 10 0,001 0,50 51,60 41,40 0,07 0,22 49,22 36,10 0,93 0,45 10 10 10 1 1 0,100 0,10 51,30 41,08 0,68 0,69 64,43 38,24 0,27 0,54 10 10 10 1 1 0,100 0,50 51,10 40,80 0,55 0,77 64,13 38,16 0,24 0,12 10 10 10 1 1 0,010 0,10 39,75 29,70 5,95 2,34 64,22 46,14 6,81 7,65 10 10 10 1 1 0,010 0,50 39,35 30,92 2,13 2,15 62,39 43,40 3,07 2,01 10 10 10 1 1 0,001 0,10 39,43 30,44 2,97 2,50 67,70 47,13 8,85 7,38 10 10 10 1 1 0,001 0,50 41,27 32,56 2,56 1,92 60,43 39,41 2,10 2,42 10 10 10 1 2 0,100 0,10 47,33 35,19 0,04 0,14 83,38 63,01 0,08 0,17 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 115 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 10 1 2 0,100 0,50 47,32 35,12 0,02 0,07 83,40 62,95 0,04 0,06 10 10 10 1 2 0,010 0,10 40,84 30,43 1,32 0,86 72,67 53,94 3,72 3,69 10 10 10 1 2 0,010 0,50 41,82 31,10 1,58 1,98 74,89 55,53 4,74 3,28 10 10 10 1 2 0,001 0,10 41,29 30,92 2,15 1,32 76,47 56,77 2,65 2,19 10 10 10 1 2 0,001 0,50 44,18 32,53 1,16 1,02 77,65 57,39 5,10 3,84 10 10 10 1 4 0,100 0,10 49,23 37,57 0,15 0,10 72,40 58,30 0,12 0,25 10 10 10 1 4 0,100 0,50 49,23 37,54 0,02 0,02 72,34 58,31 0,02 0,07 10 10 10 1 4 0,010 0,10 50,48 37,81 4,50 2,24 73,08 58,09 0,34 3,49 10 10 10 1 4 0,010 0,50 48,37 36,96 0,81 0,62 72,64 58,46 1,32 2,65 10 10 10 1 4 0,001 0,10 44,81 33,72 1,84 1,41 71,05 56,69 2,59 1,27 10 10 10 1 4 0,001 0,50 47,45 35,97 0,94 0,66 72,60 57,70 0,52 1,22 10 10 10 1 10 0,100 0,10 51,75 41,26 0,03 0,06 49,32 36,30 0,05 0,02 10 10 10 1 10 0,100 0,50 51,77 41,28 0,00 0,00 49,31 36,30 0,01 0,00 10 10 10 1 10 0,010 0,10 51,62 41,20 0,07 0,06 49,66 36,31 0,38 0,27 10 10 10 1 10 0,010 0,50 51,52 41,27 0,29 0,14 49,59 35,77 0,20 0,65 10 10 10 1 10 0,001 0,10 50,41 40,57 0,52 0,51 51,15 38,73 1,29 2,05 10 10 10 1 10 0,001 0,50 51,20 40,81 0,58 0,26 49,49 36,09 0,67 0,66 10 10 10 5 1 0,100 0,10 47,89 37,35 4,53 3,59 63,19 42,54 4,55 5,62 10 10 10 5 1 0,100 0,50 44,86 35,52 5,01 4,16 61,83 39,62 4,13 3,35 10 10 10 5 1 0,010 0,10 39,64 30,71 4,02 3,35 66,77 46,15 13,09 12,56 10 10 10 5 1 0,010 0,50 39,95 31,36 1,88 1,65 62,28 41,25 4,62 2,94 10 10 10 5 1 0,001 0,10 41,94 32,23 5,35 4,68 62,80 43,11 4,75 2,82 10 10 10 5 1 0,001 0,50 46,76 36,92 0,90 0,66 61,27 36,78 1,75 0,58 10 10 10 5 2 0,100 0,10 47,26 35,41 0,65 0,46 82,84 62,03 1,93 3,12 10 10 10 5 2 0,100 0,50 50,99 36,46 8,87 3,47 88,23 67,55 13,91 14,06 10 10 10 5 2 0,010 0,10 40,30 30,40 0,82 0,77 75,38 57,76 6,80 6,65 10 10 10 5 2 0,010 0,50 42,94 31,63 5,92 3,87 75,17 55,80 3,49 2,66 10 10 10 5 2 0,001 0,10 43,42 32,07 1,28 0,87 77,97 57,10 4,29 2,46 10 10 10 5 2 0,001 0,50 45,22 33,75 1,01 0,99 83,06 60,60 0,43 2,57 10 10 10 5 4 0,100 0,10 49,23 37,52 0,04 0,11 72,19 58,39 0,30 0,13 10 10 10 5 4 0,100 0,50 49,15 37,40 0,20 0,24 72,04 58,21 0,66 0,23 10 10 10 5 4 0,010 0,10 44,17 33,86 2,74 2,23 74,96 56,87 5,23 2,17 10 10 10 5 4 0,010 0,50 47,78 36,41 0,89 0,76 72,05 57,01 0,56 1,20 10 10 10 5 4 0,001 0,10 48,19 36,75 0,64 0,57 72,42 57,35 0,49 0,96 10 10 10 5 4 0,001 0,50 48,73 37,21 0,37 0,27 71,95 58,39 0,24 0,67 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 116 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi 1. 2. Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS D YB F ÖO S HS. HS RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 10 5 10 0,100 0,10 15547,45 2210,91 34649,56 4851,48 49,66 36,63 0,23 0,45 10 10 10 5 10 0,100 0,50 51,68 41,25 0,14 0,08 49,55 36,40 0,31 0,27 10 10 10 5 10 0,010 0,10 50,64 40,74 0,71 0,68 52,74 40,41 5,50 7,05 10 10 10 5 10 0,010 0,50 50,76 40,74 1,44 1,50 50,00 37,16 0,85 1,23 10 10 10 5 10 0,001 0,10 50,75 40,59 0,64 0,55 51,14 37,75 3,20 2,89 10 10 10 5 10 0,001 0,50 51,15 40,81 0,59 0,71 50,10 36,60 0,72 0,84 10 10 20 1 1 0,100 0,10 50,11 40,09 2,95 2,57 64,74 39,26 1,14 2,53 10 10 20 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,00* 0,00 64,41 38,29 0,42 0,33 10 10 20 1 1 0,010 0,10 35,53 26,61 0,86 0,63 63,32 46,24 14,22 11,67 10 10 20 1 1 0,010 0,50 40,92 31,69 2,29 1,33 60,00 40,38 4,41 2,33 10 10 20 1 1 0,001 0,10 34,83 25,95 2,94 2,43 63,83 48,70 6,26 7,33 10 10 20 1 1 0,001 0,50 36,88 28,66 2,63 1,91 56,90 38,57 3,01 3,00 10 10 20 1 2 0,100 0,10 47,32 35,15 0,00 0,01 83,38 62,95 0,01 0,02 10 10 20 1 2 0,100 0,50 47,32 35,15 0,00 0,02 83,38 62,95 0,01 0,03 10 10 20 1 2 0,010 0,10 42,41 31,65 3,27 2,10 79,12 58,53 5,83 3,66 10 10 20 1 2 0,010 0,50 44,54 33,28 3,09 2,31 81,01 59,90 3,47 3,03 10 10 20 1 2 0,001 0,10 35,08 26,52 2,29 1,71 76,24 58,75 5,07 3,99 10 10 20 1 2 0,001 0,50 38,10 28,13 2,26 1,80 70,22 53,26 4,15 3,69 10 10 20 1 4 0,100 0,10 48,89 37,20 0,80 0,80 73,15 57,99 1,76 0,84 10 10 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 10 20 1 4 0,010 0,10 47,24 35,62 1,21 1,26 73,00 57,80 1,13 1,02 10 10 20 1 4 0,010 0,50 48,75 37,12 0,48 0,39 72,42 58,14 0,81 0,72 10 10 20 1 4 0,001 0,10 39,60 28,67 2,52 1,84 75,15 60,57 4,37 1,80 10 10 20 1 4 0,001 0,50 44,47 33,53 2,68 2,40 69,72 54,91 6,74 4,62 10 10 20 1 10 0,100 0,10 51,80 41,32 0,06 0,07 49,08 36,73 0,36 0,92 10 10 20 1 10 0,100 0,50 51,68 41,23 0,22 0,14 49,31 36,58 0,13 0,58 10 10 20 1 10 0,010 0,10 51,27 41,02 0,16 0,17 49,73 36,19 0,37 0,44 10 10 20 1 10 0,010 0,50 51,62 41,24 0,14 0,11 49,93 36,77 0,44 0,49 10 10 20 1 10 0,001 0,10 46,27 36,50 3,20 2,67 56,28 42,32 3,80 3,08 10 10 20 1 10 0,001 0,50 49,66 39,90 0,77 0,44 50,46 37,24 1,18 2,36 10 10 20 5 1 0,100 0,10 45,77 36,59 6,07 4,98 67,04 44,50 4,11 5,85 10 10 20 5 1 0,100 0,50 48,96 39,14 4,10 3,22 63,72 39,27 1,72 1,92 10 10 20 5 1 0,010 0,10 37,04 28,65 2,91 2,69 64,46 45,42 5,09 5,41 10 10 20 5 1 0,010 0,50 39,55 31,02 1,35 1,03 64,87 44,49 2,40 4,31 10 10 20 5 1 0,001 0,10 35,01 26,61 2,55 1,99 64,15 44,52 4,07 3,61 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 117 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 20 5 1 0,001 0,50 42,64 33,30 1,75 1,98 58,72 37,80 3,34 2,51 10 10 20 5 2 0,100 0,10 46,13 34,28 2,16 1,79 81,82 61,18 3,16 3,64 10 10 20 5 2 0,100 0,50 47,32 35,21 0,05 0,06 83,38 63,02 0,08 0,11 10 10 20 5 2 0,010 0,10 37,32 28,42 3,94 3,16 78,53 59,87 5,51 4,24 10 10 20 5 2 0,010 0,50 37,68 28,32 0,76 0,46 74,88 56,18 5,29 4,75 10 10 20 5 2 0,001 0,10 38,17 28,00 0,57 1,41 73,83 53,90 4,16 4,24 10 10 20 5 2 0,001 0,50 42,13 31,79 3,25 2,05 80,06 59,63 6,47 6,58 10 10 20 5 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,02 0,02 72,27 58,30 0,21 0,13 10 10 20 5 4 0,100 0,50 49,08 37,41 0,28 0,23 72,53 58,33 0,34 0,24 10 10 20 5 4 0,010 0,10 40,81 31,07 3,63 2,57 72,91 57,12 2,38 2,48 10 10 20 5 4 0,010 0,50 46,17 34,89 1,42 0,93 70,86 55,22 2,13 1,14 10 10 20 5 4 0,001 0,10 43,39 32,99 3,25 2,92 71,56 56,96 0,38 0,47 10 10 20 5 4 0,001 0,50 47,48 36,12 1,24 0,89 72,41 57,54 0,95 1,22 10 10 20 5 10 0,100 0,10 51,76 41,30 0,02 0,03 49,30 36,28 0,07 0,04 10 10 20 5 10 0,100 0,50 51,97 41,33 0,63 0,44 49,30 36,30 0,12 0,13 10 10 20 5 10 0,010 0,10 48,06 38,33 2,30 2,03 53,45 40,06 2,76 2,75 10 10 20 5 10 0,010 0,50 49,17 39,57 2,30 2,21 51,98 38,34 2,80 2,11 10 10 20 5 10 0,001 0,10 47,55 38,37 3,01 2,95 51,15 38,30 1,64 2,69 10 10 20 5 10 0,001 0,50 50,35 40,20 1,05 1,07 51,02 37,33 1,51 1,46 10 10 30 1 1 0,100 0,10 47,66 37,95 4,63 4,22 64,83 41,55 6,40 6,92 10 10 30 1 1 0,100 0,50 51,12 41,07 0,50 0,25 62,44 37,38 4,06 1,95 10 10 30 1 1 0,010 0,10 37,69 29,36 4,19 3,88 61,08 42,64 12,81 9,93 10 10 30 1 1 0,010 0,50 41,20 32,24 3,32 2,26 56,33 37,03 4,90 3,01 10 10 30 1 1 0,001 0,10 31,25 23,76 3,90 3,25 62,94 47,33 3,92 3,22 10 10 30 1 1 0,001 0,50 34,68 26,76 3,45 2,40 75,07 54,61 20,19 16,60 10 10 30 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,01 10 10 30 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 10 10 30 1 2 0,010 0,10 42,14 31,99 3,99 2,68 79,83 60,40 4,41 4,55 10 10 30 1 2 0,010 0,50 43,22 32,07 1,74 1,40 75,32 54,96 4,72 4,25 10 10 30 1 2 0,001 0,10 31,25 22,57 2,87 3,06 84,15 64,15 16,76 13,08 10 10 30 1 2 0,001 0,50 37,52 27,38 2,99 1,67 78,73 60,06 4,26 2,72 10 10 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 10 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 10 30 1 4 0,010 0,10 48,14 36,78 1,52 1,33 71,91 58,40 2,99 1,48 10 10 30 1 4 0,010 0,50 48,81 37,30 0,37 0,21 71,81 57,65 0,54 0,74 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 118 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 30 1 4 0,001 0,10 37,57 27,80 5,29 4,51 73,24 59,25 4,61 2,89 10 10 30 1 4 0,001 0,50 44,61 33,37 1,15 0,81 78,03 58,59 10,82 6,31 10 10 30 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,03 0,03 49,24 36,33 0,01 0,00 10 10 30 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,00 49,26 36,36 0,03 0,05 10 10 30 1 10 0,010 0,10 50,51 40,36 1,48 1,04 56,68 41,62 10,54 7,56 10 10 30 1 10 0,010 0,50 51,33 40,95 0,54 0,39 49,56 36,61 0,54 0,67 10 10 30 1 10 0,001 0,10 42,43 33,03 2,77 2,66 60,04 47,64 9,92 9,13 10 10 30 1 10 0,001 0,50 45,89 36,99 2,94 2,30 52,76 38,76 3,03 2,14 10 10 30 5 1 0,100 0,10 49,55 39,68 3,89 2,83 62,63 38,66 2,57 0,73 10 10 30 5 1 0,100 0,50 47,29 37,83 3,67 2,88 64,30 39,89 3,81 4,47 10 10 30 5 1 0,010 0,10 33,10 25,74 3,84 3,31 65,60 48,74 5,56 5,68 10 10 30 5 1 0,010 0,50 38,99 30,35 4,48 3,41 58,59 41,53 4,73 3,80 10 10 30 5 1 0,001 0,10 35,20 26,72 6,08 4,57 65,16 49,56 8,85 8,70 10 10 30 5 1 0,001 0,50 36,01 27,51 4,12 3,57 58,93 42,39 6,03 5,51 10 10 30 5 2 0,100 0,10 47,34 35,23 0,01 0,03 83,39 63,07 0,05 0,05 10 10 30 5 2 0,100 0,50 47,20 35,09 0,18 0,15 83,40 62,93 0,02 0,16 10 10 30 5 2 0,010 0,10 35,83 26,40 3,22 2,41 69,57 53,69 5,94 6,06 10 10 30 5 2 0,010 0,50 38,78 29,14 1,97 1,65 78,10 58,87 4,57 4,63 10 10 30 5 2 0,001 0,10 35,25 25,87 1,76 1,87 80,47 61,04 3,78 1,19 10 10 30 5 2 0,001 0,50 39,43 29,35 3,31 2,38 79,94 60,53 2,80 0,97 10 10 30 5 4 0,100 0,10 49,21 37,52 0,07 0,10 72,45 58,33 0,21 0,05 10 10 30 5 4 0,100 0,50 49,06 37,39 0,26 0,23 71,85 57,79 0,77 0,83 10 10 30 5 4 0,010 0,10 43,42 32,82 3,74 3,33 72,61 56,90 3,86 1,48 10 10 30 5 4 0,010 0,50 44,92 34,12 1,40 0,97 71,32 55,44 3,72 3,27 10 10 30 5 4 0,001 0,10 40,15 30,17 2,39 1,91 72,15 56,46 4,20 3,16 10 10 30 5 4 0,001 0,50 46,00 35,02 1,13 1,21 72,00 56,94 0,33 1,19 10 10 30 5 10 0,100 0,10 51,80 41,19 0,23 0,15 50,43 37,27 2,39 2,20 10 10 30 5 10 0,100 0,50 51,72 41,30 0,08 0,02 49,41 36,37 0,24 0,09 10 10 30 5 10 0,010 0,10 47,30 37,61 2,05 1,78 57,01 42,70 5,40 3,77 10 10 30 5 10 0,010 0,50 48,61 38,55 1,84 1,79 51,74 38,21 2,97 2,42 10 10 30 5 10 0,001 0,10 45,89 35,86 2,74 3,05 55,38 41,85 10,26 7,85 10 10 30 5 10 0,001 0,50 49,31 39,38 1,78 1,44 52,18 39,86 2,42 3,32 10 10 50 1 1 0,100 0,10 48,16 37,95 3,11 3,22 60,48 37,40 3,50 1,93 10 10 50 1 1 0,100 0,50 50,24 39,96 1,62 1,69 63,21 37,60 1,45 0,78 10 10 50 1 1 0,010 0,10 37,03 29,05 1,29 1,05 65,81 47,22 15,01 13,72 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 119 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 50 1 1 0,010 0,50 36,90 28,99 1,46 1,16 60,64 41,65 7,90 4,27 10 10 50 1 1 0,001 0,10 27,84 21,19 3,87 4,09 70,91 51,14 13,15 8,87 10 10 50 1 1 0,001 0,50 32,14 25,25 2,82 2,12 65,00 48,43 14,71 11,81 10 10 50 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00* 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 10 10 50 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 10 10 50 1 2 0,010 0,10 41,82 30,64 4,75 3,43 79,05 58,56 5,37 4,10 10 10 50 1 2 0,010 0,50 45,00 33,67 3,31 2,18 81,75 60,41 4,26 3,93 10 10 50 1 2 0,001 0,10 27,60 19,42 4,36 4,07 81,44 61,31 7,38 6,83 10 10 50 1 2 0,001 0,50 31,35 23,19 4,20 3,10 76,62 58,59 9,74 8,85 10 10 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 10 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 10 50 1 4 0,010 0,10 47,44 36,02 0,84 0,71 71,00 55,95 4,35 2,69 10 10 50 1 4 0,010 0,50 48,63 37,25 0,99 0,60 72,87 58,38 1,30 1,36 10 10 50 1 4 0,001 0,10 32,66 23,16 5,30 4,31 77,75 58,25 8,13 7,08 10 10 50 1 4 0,001 0,50 38,69 28,81 2,51 1,73 71,09 54,22 3,98 3,30 10 10 50 1 10 0,100 0,10 51,85 41,35 0,16 0,12 49,25 36,41 0,02 0,19 10 10 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,01 0,01 10 10 50 1 10 0,010 0,10 50,85 40,58 0,94 0,84 51,44 37,88 2,89 2,33 10 10 50 1 10 0,010 0,50 50,96 40,64 0,95 0,91 49,55 36,66 0,19 0,70 10 10 50 1 10 0,001 0,10 38,56 29,03 2,19 2,95 62,45 45,78 5,71 6,27 10 10 50 1 10 0,001 0,50 44,08 35,03 5,22 4,35 54,48 41,12 3,55 3,58 10 10 50 5 1 0,100 0,10 47,21 37,47 4,98 4,41 63,52 40,57 5,69 3,68 10 10 50 5 1 0,100 0,50 50,05 39,98 2,47 2,01 63,26 38,66 4,97 4,74 10 10 50 5 1 0,010 0,10 36,51 28,47 2,17 1,44 65,07 46,29 10,11 6,30 10 10 50 5 1 0,010 0,50 36,93 29,05 4,40 2,86 65,44 45,71 7,64 10,64 10 10 50 5 1 0,001 0,10 30,22 21,89 3,13 3,44 61,40 45,90 9,03 8,36 10 10 50 5 1 0,001 0,50 33,24 25,17 1,86 1,51 67,07 51,37 6,97 9,26 10 10 50 5 2 0,100 0,10 47,25 35,05 0,16 0,23 83,51 63,00 0,26 0,16 10 10 50 5 2 0,100 0,50 47,06 35,04 0,63 0,43 83,37 62,84 0,09 0,50 10 10 50 5 2 0,010 0,10 38,25 28,42 9,77 8,46 85,80 64,56 7,26 5,40 10 10 50 5 2 0,010 0,50 36,95 28,02 4,79 3,23 78,84 60,16 9,71 10,47 10 10 50 5 2 0,001 0,10 30,09 21,53 2,10 1,31 74,83 58,22 7,66 5,76 10 10 50 5 2 0,001 0,50 36,83 27,35 2,48 2,38 80,12 60,45 4,17 4,64 10 10 50 5 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 10 50 5 4 0,100 0,50 49,30 37,60 0,15 0,09 72,39 58,38 0,04 0,02 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 120 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 10 50 5 4 0,010 0,10 42,84 32,62 6,33 4,62 73,44 57,48 5,26 2,33 10 10 50 5 4 0,010 0,50 43,49 33,11 2,14 1,26 72,97 56,78 4,71 3,06 10 10 50 5 4 0,001 0,10 37,86 26,72 3,90 3,50 75,00 60,55 5,63 4,49 10 10 50 5 4 0,001 0,50 41,45 31,25 2,78 2,42 74,33 57,14 4,99 3,12 10 10 50 5 10 0,100 0,10 51,78 41,32 0,01 0,03 49,33 36,30 0,30 0,09 10 10 50 5 10 0,100 0,50 51,78 41,30 0,01 0,01 49,20 36,34 0,08 0,03 10 10 50 5 10 0,010 0,10 46,14 36,82 5,56 4,52 52,49 39,04 4,30 4,93 10 10 50 5 10 0,010 0,50 50,71 40,71 1,26 0,91 49,42 36,34 0,71 0,30 10 10 50 5 10 0,001 0,10 40,86 31,63 6,02 5,45 60,60 43,86 8,62 6,01 10 10 50 5 10 0,001 0,50 44,52 35,37 4,09 3,47 52,91 39,80 3,36 5,47 10 15 5 1 1 0,100 0,10 50,33 39,89 1,91 2,04 63,64 38,86 1,37 0,63 10 15 5 1 1 0,100 0,50 49,99 40,04 3,21 2,62 62,66 38,07 3,47 0,30 10 15 5 1 1 0,010 0,10 42,50 32,92 3,32 2,55 62,98 43,55 11,40 11,00 10 15 5 1 1 0,010 0,50 41,21 32,66 3,16 2,68 60,87 39,30 6,98 5,17 10 15 5 1 1 0,001 0,10 44,35 34,49 1,99 1,74 61,35 40,06 2,30 1,96 10 15 5 1 1 0,001 0,50 44,33 34,90 3,11 2,67 59,54 37,60 4,76 3,09 10 15 5 1 2 0,100 0,10 47,28 35,08 0,06 0,06 83,32 62,89 0,06 0,05 10 15 5 1 2 0,100 0,50 47,16 34,92 0,34 0,36 81,80 61,58 3,46 2,84 10 15 5 1 2 0,010 0,10 43,60 32,66 1,44 1,15 79,50 58,23 3,40 1,85 10 15 5 1 2 0,010 0,50 44,78 33,45 0,87 1,13 79,43 57,80 3,69 3,24 10 15 5 1 2 0,001 0,10 43,23 31,95 2,08 1,45 77,85 58,41 3,63 1,70 10 15 5 1 2 0,001 0,50 44,37 32,81 1,77 1,64 78,43 57,47 4,43 4,32 10 15 5 1 4 0,100 0,10 51,63 38,62 5,36 2,38 72,10 58,03 0,53 0,67 10 15 5 1 4 0,100 0,50 49,23 37,55 0,03 0,03 72,33 58,32 0,01 0,01 10 15 5 1 4 0,010 0,10 48,24 36,80 0,97 0,83 70,77 56,93 1,46 1,13 10 15 5 1 4 0,010 0,50 48,70 37,18 0,34 0,34 72,14 58,04 0,79 0,74 10 15 5 1 4 0,001 0,10 48,13 36,65 0,67 0,55 71,86 57,13 2,48 1,71 10 15 5 1 4 0,001 0,50 48,40 36,78 1,03 1,04 71,48 57,15 1,86 1,65 10 15 5 1 10 0,100 0,10 51,75 41,28 0,00 0,00 49,39 36,28 0,03 0,01 10 15 5 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,02 0,21 49,61 36,28 0,25 0,13 10 15 5 1 10 0,010 0,10 56,49 44,54 10,27 6,26 50,24 37,05 0,76 1,15 10 15 5 1 10 0,010 0,50 51,73 41,33 0,03 0,05 49,76 36,42 0,12 0,19 10 15 5 1 10 0,001 0,10 51,14 40,97 0,60 0,56 49,79 36,95 0,84 1,74 10 15 5 1 10 0,001 0,50 51,38 41,18 0,36 0,39 49,88 36,27 0,26 0,20 10 15 5 5 1 0,100 0,10 45,12 35,06 3,62 2,93 65,48 43,62 5,52 5,47 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 121 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 5 5 1 0,100 0,50 46,39 36,91 4,14 3,17 62,17 39,63 5,79 4,93 10 15 5 5 1 0,010 0,10 39,02 30,10 1,56 1,25 63,95 45,76 5,83 3,54 10 15 5 5 1 0,010 0,50 40,46 31,87 3,39 3,26 61,04 41,66 5,79 4,78 10 15 5 5 1 0,001 0,10 46,73 36,85 2,02 2,06 62,39 41,01 2,41 5,08 10 15 5 5 1 0,001 0,50 49,41 39,38 1,77 1,56 63,18 38,06 1,10 0,57 10 15 5 5 2 0,100 0,10 46,37 34,69 1,31 1,11 83,40 61,88 2,24 2,22 10 15 5 5 2 0,100 0,50 47,15 34,89 0,33 0,39 83,39 62,85 0,27 0,23 10 15 5 5 2 0,010 0,10 39,94 30,30 1,27 1,32 81,41 60,50 4,19 3,67 10 15 5 5 2 0,010 0,50 43,46 32,38 1,40 0,98 77,29 56,17 3,79 2,73 10 15 5 5 2 0,001 0,10 45,77 34,00 0,98 0,51 82,56 61,90 1,16 1,91 10 15 5 5 2 0,001 0,50 46,15 34,38 0,87 1,01 82,28 61,11 3,02 2,56 10 15 5 5 4 0,100 0,10 48,87 37,40 0,43 0,16 73,12 58,12 0,72 0,45 10 15 5 5 4 0,100 0,50 49,21 37,53 0,06 0,08 72,30 58,30 0,04 0,07 10 15 5 5 4 0,010 0,10 47,52 36,47 1,06 0,53 72,88 57,17 1,61 1,34 10 15 5 5 4 0,010 0,50 48,42 36,98 0,56 0,37 72,36 58,07 0,58 0,59 10 15 5 5 4 0,001 0,10 48,76 37,22 0,49 0,39 72,08 58,00 0,51 0,75 10 15 5 5 4 0,001 0,50 49,01 37,36 0,22 0,22 72,33 58,08 0,94 0,52 10 15 5 5 10 0,100 0,10 52,42 41,87 1,61 1,32 48,84 36,09 1,48 0,52 10 15 5 5 10 0,100 0,50 51,60 41,33 0,24 0,21 49,69 36,53 0,73 0,94 10 15 5 5 10 0,010 0,10 50,82 40,75 0,95 0,72 51,95 38,73 3,47 3,09 10 15 5 5 10 0,010 0,50 50,97 40,82 0,80 0,51 50,80 37,66 1,55 2,05 10 15 5 5 10 0,001 0,10 51,44 41,24 0,44 0,38 50,43 37,10 0,92 1,23 10 15 5 5 10 0,001 0,50 51,73 41,51 0,08 0,15 49,55 35,97 0,50 1,60 10 15 10 1 1 0,100 0,10 72,52 50,59 51,27 25,34 93,02 54,12 67,62 36,05 10 15 10 1 1 0,100 0,50 48,44 38,75 4,11 3,46 63,10 38,85 5,40 4,05 10 15 10 1 1 0,010 0,10 38,88 30,05 1,62 1,72 68,42 48,24 8,68 3,67 10 15 10 1 1 0,010 0,50 39,03 30,93 0,68 1,29 62,20 44,25 5,29 2,46 10 15 10 1 1 0,001 0,10 41,73 31,15 12,26 8,38 57,21 41,53 4,24 2,73 10 15 10 1 1 0,001 0,50 41,92 32,63 2,75 2,21 61,08 40,90 5,23 4,02 10 15 10 1 2 0,100 0,10 47,32 35,14 0,00 0,02 83,37 62,92 0,01 0,04 10 15 10 1 2 0,100 0,50 47,30 35,10 0,07 0,16 83,38 62,97 0,01 0,03 10 15 10 1 2 0,010 0,10 39,82 29,74 1,53 1,72 77,14 57,34 6,48 2,54 10 15 10 1 2 0,010 0,50 42,67 31,55 1,98 1,48 78,75 58,66 3,42 3,49 10 15 10 1 2 0,001 0,10 37,23 27,83 1,35 1,44 77,38 58,27 3,26 4,34 10 15 10 1 2 0,001 0,50 43,50 32,45 1,27 1,23 79,68 58,61 3,22 3,72 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 122 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 10 1 4 0,100 0,10 49,24 37,55 0,00* 0,00 72,35 58,35 0,01 0,01 10 15 10 1 4 0,100 0,50 49,24 37,56 0,00 0,00 72,36 58,35 0,01 0,01 10 15 10 1 4 0,010 0,10 47,40 36,10 1,21 0,79 73,00 57,29 1,57 1,34 10 15 10 1 4 0,010 0,50 48,87 37,32 0,26 0,17 72,14 57,76 0,24 0,43 10 15 10 1 4 0,001 0,10 45,90 34,63 2,35 1,96 72,73 57,55 1,41 0,70 10 15 10 1 4 0,001 0,50 47,59 36,23 0,88 0,77 71,56 57,30 1,01 0,97 10 15 10 1 10 0,100 0,10 51,75 41,31 0,03 0,04 49,26 36,04 0,17 0,51 10 15 10 1 10 0,100 0,50 51,75 41,28 0,03 0,02 49,33 36,30 0,07 0,03 10 15 10 1 10 0,010 0,10 51,37 41,22 0,29 0,14 49,28 36,12 1,11 0,13 10 15 10 1 10 0,010 0,50 51,36 41,08 0,51 0,48 49,50 36,19 0,60 0,59 10 15 10 1 10 0,001 0,10 48,85 39,14 1,60 1,43 50,99 37,84 4,33 3,12 10 15 10 1 10 0,001 0,50 50,49 40,41 0,43 0,44 51,16 37,35 1,93 1,63 10 15 10 5 1 0,100 0,10 60,11 46,00 33,91 23,46 84,72 56,45 41,34 30,16 10 15 10 5 1 0,100 0,50 47,01 37,34 3,26 2,10 62,60 39,77 2,99 1,61 10 15 10 5 1 0,010 0,10 36,17 27,83 1,21 1,29 55,79 41,31 10,07 6,51 10 15 10 5 1 0,010 0,50 41,04 31,74 1,60 1,46 63,00 43,85 3,51 5,76 10 15 10 5 1 0,001 0,10 42,46 32,94 2,67 2,16 60,09 40,23 2,38 2,13 10 15 10 5 1 0,001 0,50 45,56 35,89 3,03 2,46 62,72 39,50 2,89 2,01 10 15 10 5 2 0,100 0,10 46,79 34,89 1,02 0,76 83,16 62,46 0,41 0,94 10 15 10 5 2 0,100 0,50 47,40 35,25 0,18 0,17 83,92 63,18 1,19 0,40 10 15 10 5 2 0,010 0,10 36,85 27,18 2,18 1,45 81,03 61,23 9,82 6,59 10 15 10 5 2 0,010 0,50 41,59 31,53 4,10 3,04 80,47 59,72 5,89 4,01 10 15 10 5 2 0,001 0,10 41,86 31,05 2,19 1,46 77,40 55,88 3,49 2,83 10 15 10 5 2 0,001 0,50 45,35 34,13 0,97 0,61 83,07 61,40 1,76 2,58 10 15 10 5 4 0,100 0,10 48,92 37,01 0,31 0,47 73,19 57,60 1,71 0,89 10 15 10 5 4 0,100 0,50 49,22 37,54 0,03 0,02 72,33 58,31 0,02 0,04 10 15 10 5 4 0,010 0,10 48,25 36,32 3,98 3,00 75,08 60,34 2,72 2,79 10 15 10 5 4 0,010 0,50 46,40 35,57 2,85 1,82 73,84 59,27 2,58 2,77 10 15 10 5 4 0,001 0,10 48,06 36,68 0,39 0,34 72,63 57,43 0,82 1,41 10 15 10 5 4 0,001 0,50 48,19 36,44 0,67 0,66 71,65 56,99 0,64 1,24 10 15 10 5 10 0,100 0,10 51,27 41,12 0,98 0,42 52,57 38,33 5,84 4,20 10 15 10 5 10 0,100 0,50 51,78 41,36 0,11 0,21 49,47 36,70 0,17 0,95 10 15 10 5 10 0,010 0,10 48,83 38,68 2,13 1,98 51,86 38,42 3,73 4,27 10 15 10 5 10 0,010 0,50 51,22 41,01 0,44 0,15 51,10 37,92 1,99 2,30 10 15 10 5 10 0,001 0,10 50,79 40,72 0,51 0,37 50,64 37,51 2,00 2,88 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 123 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 10 5 10 0,001 0,50 51,39 41,04 0,25 0,12 49,91 36,87 0,32 0,84 10 15 20 1 1 0,100 0,10 48,83 38,85 2,71 2,31 63,33 39,01 2,69 2,26 10 15 20 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,00 0,00 64,23 38,14 0,00 0,01 10 15 20 1 1 0,010 0,10 39,45 30,77 1,68 1,40 66,04 45,36 8,81 7,78 10 15 20 1 1 0,010 0,50 36,89 29,06 1,83 1,49 68,60 47,44 17,46 11,17 10 15 20 1 1 0,001 0,10 32,83 24,36 1,49 0,66 68,76 53,30 10,30 6,33 10 15 20 1 1 0,001 0,50 39,17 30,24 4,45 3,85 62,43 44,19 3,29 4,68 10 15 20 1 2 0,100 0,10 47,16 35,08 0,25 0,18 83,28 62,67 0,27 0,80 10 15 20 1 2 0,100 0,50 47,32 35,09 0,03 0,12 83,22 62,74 0,34 0,43 10 15 20 1 2 0,010 0,10 39,38 29,38 1,14 1,08 74,17 55,48 4,34 4,28 10 15 20 1 2 0,010 0,50 42,66 32,51 2,94 1,73 80,36 59,09 4,22 3,66 10 15 20 1 2 0,001 0,10 36,52 26,60 2,78 2,24 72,64 54,26 12,45 10,50 10 15 20 1 2 0,001 0,50 38,39 28,47 3,37 2,75 75,89 57,96 5,51 3,87 10 15 20 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 15 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,01 0,01 72,37 58,36 0,02 0,02 10 15 20 1 4 0,010 0,10 48,14 36,71 0,73 0,65 72,23 57,60 2,60 1,85 10 15 20 1 4 0,010 0,50 48,82 37,27 0,43 0,32 73,00 58,56 1,19 0,84 10 15 20 1 4 0,001 0,10 37,96 28,25 1,75 1,70 68,52 52,49 8,88 6,76 10 15 20 1 4 0,001 0,50 42,47 32,31 3,48 2,46 72,99 58,25 1,35 1,49 10 15 20 1 10 0,100 0,10 51,77 41,28 0,01 0,02 49,31 36,31 0,09 0,02 10 15 20 1 10 0,100 0,50 51,76 41,31 0,02 0,08 49,26 36,32 0,03 0,01 10 15 20 1 10 0,010 0,10 50,49 40,41 1,03 0,77 50,83 37,54 1,27 1,63 10 15 20 1 10 0,010 0,50 51,20 40,96 0,79 0,63 49,98 36,50 1,14 0,83 10 15 20 1 10 0,001 0,10 43,28 34,62 1,10 0,92 57,05 42,41 7,55 6,91 10 15 20 1 10 0,001 0,50 47,96 38,71 1,29 1,25 52,69 40,49 5,75 6,59 10 15 20 5 1 0,100 0,10 43,23 34,40 3,43 3,90 63,62 43,25 6,88 4,72 10 15 20 5 1 0,100 0,50 46,84 37,59 3,15 2,43 65,60 42,05 2,05 3,01 10 15 20 5 1 0,010 0,10 36,40 27,99 3,87 3,84 66,90 47,98 6,85 6,40 10 15 20 5 1 0,010 0,50 35,93 28,17 0,80 0,78 65,98 45,86 6,72 7,45 10 15 20 5 1 0,001 0,10 37,16 28,37 4,35 3,43 59,48 44,31 4,39 5,60 10 15 20 5 1 0,001 0,50 41,47 31,87 3,89 2,85 61,42 43,03 2,75 4,22 10 15 20 5 2 0,100 0,10 47,38 35,33 0,13 0,32 83,48 63,20 0,18 0,43 10 15 20 5 2 0,100 0,50 47,33 35,19 0,01 0,03 83,39 63,00 0,02 0,05 10 15 20 5 2 0,010 0,10 40,70 30,73 4,24 3,59 85,35 63,94 12,06 6,46 10 15 20 5 2 0,010 0,50 39,09 29,27 0,66 0,66 78,41 58,58 6,09 4,97 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 124 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 20 5 2 0,001 0,10 37,92 28,47 1,83 0,84 75,51 56,39 4,79 3,55 10 15 20 5 2 0,001 0,50 41,97 31,44 2,49 1,74 80,40 59,29 4,90 5,26 10 15 20 5 4 0,100 0,10 49,35 37,60 0,33 0,10 72,78 59,52 1,20 2,73 10 15 20 5 4 0,100 0,50 49,22 37,53 0,05 0,06 72,25 58,22 0,22 0,29 10 15 20 5 4 0,010 0,10 44,62 34,03 3,45 3,12 75,57 58,80 7,45 5,25 10 15 20 5 4 0,010 0,50 45,72 34,82 1,78 1,43 72,43 56,14 1,77 1,55 10 15 20 5 4 0,001 0,10 43,52 32,88 3,61 2,73 70,11 56,82 3,53 1,81 10 15 20 5 4 0,001 0,50 47,45 36,27 1,10 0,93 72,26 57,03 1,20 0,70 10 15 20 5 10 0,100 0,10 51,51 41,02 0,33 0,45 49,18 36,39 0,38 0,08 10 15 20 5 10 0,100 0,50 51,61 41,18 0,15 0,12 49,59 36,38 0,67 0,20 10 15 20 5 10 0,010 0,10 46,67 37,03 2,13 1,76 52,90 39,12 3,52 2,76 10 15 20 5 10 0,010 0,50 49,73 39,89 1,51 1,01 51,55 38,31 1,30 0,91 10 15 20 5 10 0,001 0,10 46,42 37,45 0,94 1,01 55,52 43,58 5,51 5,80 10 15 20 5 10 0,001 0,50 50,67 40,49 0,80 0,56 49,88 36,45 1,10 0,57 10 15 30 1 1 0,100 0,10 49,69 39,57 2,24 2,13 63,37 39,05 2,52 1,87 10 15 30 1 1 0,100 0,50 51,43 41,23 0,00 0,00 64,22 38,13 0,03 0,03 10 15 30 1 1 0,010 0,10 35,28 27,32 1,49 1,74 62,69 42,95 8,13 8,56 10 15 30 1 1 0,010 0,50 37,08 28,84 0,78 1,10 62,88 42,18 3,43 2,92 10 15 30 1 1 0,001 0,10 29,81 22,16 1,97 1,40 71,97 57,60 10,03 10,31 10 15 30 1 1 0,001 0,50 33,71 25,81 2,28 1,51 62,20 44,85 12,20 9,64 10 15 30 1 2 0,100 0,10 46,57 34,52 1,69 1,38 82,07 62,21 2,92 1,65 10 15 30 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 10 15 30 1 2 0,010 0,10 42,01 31,60 3,17 2,50 76,45 59,51 5,78 6,15 10 15 30 1 2 0,010 0,50 41,52 31,01 1,42 0,65 78,20 57,46 3,24 3,63 10 15 30 1 2 0,001 0,10 30,60 22,07 3,42 3,06 82,29 64,55 12,16 10,94 10 15 30 1 2 0,001 0,50 31,85 24,32 1,28 0,73 76,13 58,50 9,41 5,15 10 15 30 1 4 0,100 0,10 49,26 37,57 0,02 0,03 72,38 58,38 0,03 0,03 10 15 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 15 30 1 4 0,010 0,10 48,58 36,98 1,51 0,95 73,77 58,18 1,37 0,83 10 15 30 1 4 0,010 0,50 47,93 36,48 1,08 0,79 72,03 57,69 1,46 1,00 10 15 30 1 4 0,001 0,10 34,90 25,22 3,80 3,41 69,39 56,66 1,55 2,68 10 15 30 1 4 0,001 0,50 40,70 30,61 1,99 1,10 76,66 59,35 7,33 8,96 10 15 30 1 10 0,100 0,10 51,87 41,30 0,20 0,02 49,15 36,43 0,21 0,24 10 15 30 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,00 49,23 36,28 0,07 0,11 10 15 30 1 10 0,010 0,10 49,91 40,13 0,68 0,47 50,30 37,41 0,58 1,47 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 125 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 30 1 10 0,010 0,50 51,26 41,12 0,66 0,39 50,15 36,95 0,66 0,96 10 15 30 1 10 0,001 0,10 40,68 31,08 4,44 3,49 63,95 48,04 6,18 4,52 10 15 30 1 10 0,001 0,50 45,01 35,65 2,65 2,57 53,87 42,03 4,39 4,87 10 15 30 5 1 0,100 0,10 47,71 37,75 2,43 2,15 67,82 43,69 5,86 5,93 10 15 30 5 1 0,100 0,50 50,29 40,17 1,40 1,35 64,03 38,37 0,50 0,57 10 15 30 5 1 0,010 0,10 36,19 28,33 4,58 3,89 69,50 51,34 16,17 15,26 10 15 30 5 1 0,010 0,50 38,34 30,28 3,97 3,51 65,59 45,70 2,79 5,19 10 15 30 5 1 0,001 0,10 33,37 24,76 2,83 2,04 62,18 45,79 4,59 5,08 10 15 30 5 1 0,001 0,50 35,90 27,51 2,16 2,03 58,97 44,64 6,08 4,42 10 15 30 5 2 0,100 0,10 47,18 35,18 0,33 0,08 83,33 62,64 0,40 1,14 10 15 30 5 2 0,100 0,50 47,33 35,17 0,32 0,30 83,39 62,99 0,03 0,09 10 15 30 5 2 0,010 0,10 33,07 24,74 3,62 3,79 74,13 57,06 8,16 8,80 10 15 30 5 2 0,010 0,50 39,03 29,08 2,06 1,81 75,68 54,24 6,38 5,68 10 15 30 5 2 0,001 0,10 32,45 24,06 1,89 1,19 79,08 60,45 10,22 7,16 10 15 30 5 2 0,001 0,50 38,33 28,83 4,33 2,98 78,41 59,23 3,18 3,62 10 15 30 5 4 0,100 0,10 49,11 37,48 0,21 0,15 72,06 58,64 0,68 0,61 10 15 30 5 4 0,100 0,50 49,21 37,50 0,04 0,09 72,36 58,36 0,01 0,01 10 15 30 5 4 0,010 0,10 43,20 32,09 4,43 4,14 71,59 56,32 5,86 5,23 10 15 30 5 4 0,010 0,50 44,82 34,21 2,21 1,42 70,78 55,54 2,96 3,78 10 15 30 5 4 0,001 0,10 40,74 30,75 2,49 2,22 70,76 55,74 1,35 2,37 10 15 30 5 4 0,001 0,50 44,42 33,49 1,22 1,11 72,97 56,46 2,09 1,12 10 15 30 5 10 0,100 0,10 51,77 41,28 0,01 0,01 49,29 36,32 0,07 0,06 10 15 30 5 10 0,100 0,50 51,68 41,20 0,20 0,18 49,22 36,24 0,05 0,20 10 15 30 5 10 0,010 0,10 50,73 38,64 6,95 2,45 51,88 39,38 2,47 3,56 10 15 30 5 10 0,010 0,50 50,80 40,76 0,38 0,39 52,16 38,02 4,45 4,30 10 15 30 5 10 0,001 0,10 46,53 37,10 1,66 0,66 54,43 40,12 3,33 4,05 10 15 30 5 10 0,001 0,50 47,22 37,54 2,69 2,33 50,89 38,52 2,32 1,45 10 15 50 1 1 0,100 0,10 49,99 40,01 2,10 1,84 62,03 38,12 2,37 0,47 10 15 50 1 1 0,100 0,50 50,84 40,67 1,03 0,85 64,41 38,58 0,45 1,37 10 15 50 1 1 0,010 0,10 36,07 28,08 2,42 2,00 65,95 47,69 9,88 8,38 10 15 50 1 1 0,010 0,50 37,68 29,84 2,48 2,28 61,79 42,41 6,86 4,23 10 15 50 1 1 0,001 0,10 29,67 21,98 6,64 6,02 78,66 58,87 8,96 7,90 10 15 50 1 1 0,001 0,50 31,05 23,50 2,94 2,35 63,45 47,10 4,55 3,29 10 15 50 1 2 0,100 0,10 47,30 35,13 0,07 0,07 83,35 62,91 0,07 0,10 10 15 50 1 2 0,100 0,50 47,19 35,11 0,23 0,09 83,43 62,92 0,18 0,23 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 126 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 50 1 2 0,010 0,10 42,04 31,42 3,00 2,47 79,12 58,94 5,46 3,29 10 15 50 1 2 0,010 0,50 41,13 30,89 3,82 2,68 78,13 59,21 4,72 4,68 10 15 50 1 2 0,001 0,10 30,05 21,65 2,54 1,44 84,16 64,25 16,11 13,44 10 15 50 1 2 0,001 0,50 30,26 22,62 1,89 1,17 84,95 62,18 16,46 10,83 10 15 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00* 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 15 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 10 15 50 1 4 0,010 0,10 46,31 35,42 3,13 2,23 72,99 56,79 2,36 1,92 10 15 50 1 4 0,010 0,50 48,17 36,64 0,98 0,83 72,58 57,43 0,78 0,84 10 15 50 1 4 0,001 0,10 33,97 23,84 2,16 1,99 75,10 62,34 5,84 4,57 10 15 50 1 4 0,001 0,50 37,12 26,45 2,38 1,74 72,93 57,63 3,44 3,06 10 15 50 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 10 15 50 1 10 0,100 0,50 51,82 41,34 0,10 0,12 49,12 36,40 0,26 0,18 10 15 50 1 10 0,010 0,10 50,44 40,67 0,84 0,82 50,57 37,74 0,83 0,66 10 15 50 1 10 0,010 0,50 51,02 40,72 0,63 0,67 49,89 36,54 0,50 0,32 10 15 50 1 10 0,001 0,10 40,97 31,30 1,67 3,13 60,59 45,20 10,74 7,48 10 15 50 1 10 0,001 0,50 43,57 33,57 4,94 4,37 57,48 44,95 8,79 9,97 10 15 50 5 1 0,100 0,10 43,64 34,13 4,74 4,09 62,11 42,07 5,25 3,17 10 15 50 5 1 0,100 0,50 48,88 38,98 4,05 3,38 64,64 39,98 2,27 3,45 10 15 50 5 1 0,010 0,10 34,16 26,67 8,27 6,77 72,33 50,68 9,38 9,37 10 15 50 5 1 0,010 0,50 39,05 30,42 4,58 3,44 55,77 38,20 6,89 3,68 10 15 50 5 1 0,001 0,10 26,91 20,09 1,67 1,20 65,27 52,25 7,66 4,90 10 15 50 5 1 0,001 0,50 35,10 26,38 5,01 4,20 65,91 48,89 11,31 9,53 10 15 50 5 2 0,100 0,10 46,98 35,02 0,77 0,45 82,07 62,06 2,99 2,27 10 15 50 5 2 0,100 0,50 47,33 35,20 0,02 0,06 83,35 63,01 0,13 0,10 10 15 50 5 2 0,010 0,10 33,87 24,65 4,71 3,77 78,39 57,46 11,66 5,61 10 15 50 5 2 0,010 0,50 36,78 27,76 2,68 2,04 76,66 56,88 4,36 3,40 10 15 50 5 2 0,001 0,10 29,67 21,11 3,44 3,17 75,96 59,60 4,49 6,24 10 15 50 5 2 0,001 0,50 38,00 28,41 2,74 2,41 78,81 60,09 4,77 4,24 10 15 50 5 4 0,100 0,10 49,13 37,47 0,17 0,18 72,38 58,29 0,14 0,37 10 15 50 5 4 0,100 0,50 49,07 37,46 0,38 0,20 72,39 58,18 0,15 0,38 10 15 50 5 4 0,010 0,10 44,20 33,40 7,00 5,88 74,03 57,37 3,94 2,18 10 15 50 5 4 0,010 0,50 43,91 33,53 3,55 2,46 72,46 56,74 1,27 1,59 10 15 50 5 4 0,001 0,10 37,74 27,19 2,87 0,65 77,26 61,53 7,30 5,29 10 15 50 5 4 0,001 0,50 40,45 29,74 2,01 1,71 69,44 55,68 3,84 4,08 10 15 50 5 10 0,100 0,10 51,56 41,27 0,31 0,27 49,41 36,43 0,41 0,23 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 127 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 10 15 50 5 10 0,100 0,50 51,78 41,30 0,00 0,01 49,19 36,33 0,03 0,02 10 15 50 5 10 0,010 0,10 56,42 42,83 17,82 9,37 59,57 44,39 7,68 8,93 10 15 50 5 10 0,010 0,50 49,13 39,21 1,38 1,39 51,97 38,76 2,42 3,65 10 15 50 5 10 0,001 0,10 40,37 30,56 2,41 2,84 63,28 49,24 13,04 13,09 10 15 50 5 10 0,001 0,50 43,21 34,29 3,52 3,11 57,50 44,40 6,78 6,60 15 5 5 1 1 0,100 0,10 49,32 39,26 4,67 3,61 63,83 40,24 2,19 3,85 15 5 5 1 1 0,100 0,50 50,98 40,70 0,79 1,02 63,97 37,41 0,41 1,07 15 5 5 1 1 0,010 0,10 45,27 35,39 4,36 4,02 64,68 42,69 3,17 5,40 15 5 5 1 1 0,010 0,50 45,66 36,44 2,38 1,82 63,30 40,12 2,33 3,14 15 5 5 1 1 0,001 0,10 41,14 31,85 2,56 2,37 59,60 40,05 4,42 2,63 15 5 5 1 1 0,001 0,50 46,43 36,91 2,70 2,10 61,36 37,64 1,74 0,77 15 5 5 1 2 0,100 0,10 47,32 35,12 0,01 0,04 83,36 62,90 0,02 0,07 15 5 5 1 2 0,100 0,50 47,27 35,05 0,11 0,06 83,37 62,93 0,04 0,17 15 5 5 1 2 0,010 0,10 42,24 30,89 3,07 2,60 74,89 55,44 6,87 5,49 15 5 5 1 2 0,010 0,50 45,63 33,92 2,05 1,35 80,61 59,52 5,38 6,11 15 5 5 1 2 0,001 0,10 42,72 32,04 1,87 1,30 79,64 57,81 1,85 2,61 15 5 5 1 2 0,001 0,50 45,08 33,39 1,54 1,19 79,91 59,64 2,92 2,46 15 5 5 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,01 0,02 72,37 58,38 0,04 0,07 15 5 5 1 4 0,100 0,50 49,23 37,55 0,01 0,01 72,32 58,31 0,02 0,03 15 5 5 1 4 0,010 0,10 48,77 37,35 1,04 0,48 72,10 57,66 0,48 1,23 15 5 5 1 4 0,010 0,50 48,75 37,10 0,57 0,47 72,39 57,75 0,58 0,71 15 5 5 1 4 0,001 0,10 47,69 36,29 0,99 0,89 72,52 57,78 0,72 0,58 15 5 5 1 4 0,001 0,50 48,72 37,18 0,54 0,38 72,79 57,98 0,38 0,59 15 5 5 1 10 0,100 0,10 51,76 41,30 0,02 0,03 49,42 36,27 0,09 0,03 15 5 5 1 10 0,100 0,50 51,62 41,21 0,17 0,16 49,80 36,41 0,56 0,27 15 5 5 1 10 0,010 0,10 51,38 41,07 0,47 0,25 50,04 36,39 0,46 0,36 15 5 5 1 10 0,010 0,50 51,76 41,32 0,39 0,17 50,12 36,54 1,00 1,60 15 5 5 1 10 0,001 0,10 50,81 40,72 0,94 0,91 50,15 37,15 1,01 1,54 15 5 5 1 10 0,001 0,50 51,31 40,99 0,32 0,29 49,45 36,44 0,79 0,75 15 5 5 5 1 0,100 0,10 49,43 39,50 3,65 3,17 64,92 39,67 1,86 3,39 15 5 5 5 1 0,100 0,50 57,28 44,29 14,83 10,71 76,20 48,23 27,71 19,85 15 5 5 5 1 0,010 0,10 41,66 33,06 0,83 0,74 63,01 42,68 3,74 4,91 15 5 5 5 1 0,010 0,50 43,96 35,00 2,90 2,09 62,66 40,46 2,06 3,39 15 5 5 5 1 0,001 0,10 46,41 36,43 2,02 1,83 60,70 37,45 2,12 1,60 15 5 5 5 1 0,001 0,50 48,35 38,30 2,71 2,32 63,40 38,02 0,38 0,86 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 128 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 5 5 5 2 0,100 0,10 46,21 34,45 1,54 0,95 81,83 61,14 2,01 2,18 15 5 5 5 2 0,100 0,50 47,25 34,96 0,12 0,31 83,53 62,98 0,40 0,26 15 5 5 5 2 0,010 0,10 40,76 30,38 2,03 1,70 78,13 57,55 5,40 3,86 15 5 5 5 2 0,010 0,50 43,89 32,45 1,25 0,89 79,47 58,38 2,07 0,46 15 5 5 5 2 0,001 0,10 45,38 33,75 1,73 1,35 82,32 61,22 2,05 2,11 15 5 5 5 2 0,001 0,50 46,36 34,54 0,52 0,55 83,21 61,90 1,97 1,63 15 5 5 5 4 0,100 0,10 49,06 37,44 0,40 0,26 72,17 57,94 0,29 0,78 15 5 5 5 4 0,100 0,50 49,16 37,43 0,12 0,18 72,85 58,57 0,63 0,57 15 5 5 5 4 0,010 0,10 46,51 35,60 2,05 1,80 73,42 58,76 2,46 2,19 15 5 5 5 4 0,010 0,50 48,28 36,85 0,45 0,26 72,10 57,59 0,41 1,00 15 5 5 5 4 0,001 0,10 48,52 36,93 0,66 0,60 73,17 57,98 1,33 0,93 15 5 5 5 4 0,001 0,50 48,86 37,16 0,30 0,15 72,19 58,39 0,95 0,54 15 5 5 5 10 0,100 0,10 51,74 41,26 0,21 0,16 49,95 36,94 1,21 0,96 15 5 5 5 10 0,100 0,50 51,72 41,29 0,18 0,20 49,55 36,32 0,23 0,26 15 5 5 5 10 0,010 0,10 50,87 40,70 0,55 0,44 51,22 37,68 1,67 1,28 15 5 5 5 10 0,010 0,50 51,46 41,14 0,51 0,39 50,25 37,02 0,88 1,31 15 5 5 5 10 0,001 0,10 51,43 41,28 0,37 0,50 50,95 37,92 1,09 1,02 15 5 5 5 10 0,001 0,50 51,48 41,08 0,17 0,26 49,87 36,30 0,49 0,28 15 5 10 1 1 0,100 0,10 47,87 38,19 4,86 4,14 65,10 40,69 6,13 6,52 15 5 10 1 1 0,100 0,50 51,46 41,25 0,07 0,04 64,24 38,24 0,04 0,26 15 5 10 1 1 0,010 0,10 43,45 34,16 3,53 2,76 67,21 44,69 3,83 5,56 15 5 10 1 1 0,010 0,50 40,88 32,50 1,10 1,04 59,59 39,24 4,85 3,34 15 5 10 1 1 0,001 0,10 36,89 27,94 1,86 1,97 60,48 43,38 8,34 9,22 15 5 10 1 1 0,001 0,50 44,00 34,70 3,38 2,59 58,34 40,13 2,00 3,05 15 5 10 1 2 0,100 0,10 47,23 35,04 0,20 0,20 83,44 62,65 0,16 0,58 15 5 10 1 2 0,100 0,50 47,23 35,06 0,35 0,46 82,77 62,41 1,44 1,56 15 5 10 1 2 0,010 0,10 43,82 32,03 3,10 2,78 77,56 57,64 5,10 4,16 15 5 10 1 2 0,010 0,50 46,58 34,50 1,05 0,67 81,40 60,97 3,41 3,10 15 5 10 1 2 0,001 0,10 36,93 27,60 3,05 2,42 78,62 61,17 6,78 6,24 15 5 10 1 2 0,001 0,50 42,22 31,49 1,89 1,69 78,95 57,83 2,08 2,73 15 5 10 1 4 0,100 0,10 49,23 37,52 0,04 0,09 72,36 58,36 0,01 0,01 15 5 10 1 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,00 0,01 72,33 58,32 0,04 0,06 15 5 10 1 4 0,010 0,10 48,02 36,67 1,55 1,22 69,81 56,04 3,93 3,27 15 5 10 1 4 0,010 0,50 48,52 36,96 0,55 0,38 71,88 57,94 1,78 1,39 15 5 10 1 4 0,001 0,10 45,35 34,51 1,93 1,88 72,68 57,86 2,71 1,61 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 129 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 5 10 1 4 0,001 0,50 47,51 35,99 1,02 1,03 73,12 58,21 0,54 0,86 15 5 10 1 10 0,100 0,10 57,69 43,87 13,26 5,79 49,35 36,71 0,08 0,92 15 5 10 1 10 0,100 0,50 51,74 41,19 0,06 0,21 49,29 36,34 0,08 0,07 15 5 10 1 10 0,010 0,10 51,47 41,10 0,28 0,24 50,18 36,75 1,34 1,24 15 5 10 1 10 0,010 0,50 51,06 40,88 1,27 0,96 51,38 37,50 2,51 1,78 15 5 10 1 10 0,001 0,10 49,04 39,43 2,19 2,32 50,94 38,06 0,69 1,80 15 5 10 1 10 0,001 0,50 50,89 40,82 0,65 0,49 50,54 37,74 0,91 1,68 15 5 10 5 1 0,100 0,10 42,55 34,03 5,31 4,33 63,98 42,57 7,22 7,08 15 5 10 5 1 0,100 0,50 47,68 38,30 4,71 3,64 64,45 40,63 0,41 2,95 15 5 10 5 1 0,010 0,10 38,46 29,32 3,27 2,54 60,96 43,79 3,33 7,74 15 5 10 5 1 0,010 0,50 43,84 34,82 5,09 4,25 61,39 38,73 3,86 2,78 15 5 10 5 1 0,001 0,10 43,87 33,70 3,70 3,08 61,64 42,38 3,34 4,95 15 5 10 5 1 0,001 0,50 44,24 34,71 3,32 2,62 62,94 40,18 2,29 2,80 15 5 10 5 2 0,100 0,10 46,95 34,94 0,52 0,49 80,12 60,22 5,03 5,33 15 5 10 5 2 0,100 0,50 47,27 35,04 0,14 0,22 82,92 62,55 1,01 0,80 15 5 10 5 2 0,010 0,10 40,34 30,59 2,30 1,22 77,60 59,60 8,75 7,85 15 5 10 5 2 0,010 0,50 43,57 32,05 1,87 1,55 77,91 57,34 5,90 3,33 15 5 10 5 2 0,001 0,10 40,66 30,19 2,11 1,32 79,80 59,89 2,51 4,09 15 5 10 5 2 0,001 0,50 44,69 33,39 1,12 0,72 80,88 58,98 1,67 2,00 15 5 10 5 4 0,100 0,10 49,23 37,55 0,01 0,01 72,12 58,44 0,35 0,14 15 5 10 5 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,05 0,04 72,33 58,33 0,02 0,02 15 5 10 5 4 0,010 0,10 45,70 34,99 3,24 2,56 73,10 58,13 3,22 1,59 15 5 10 5 4 0,010 0,50 47,95 36,72 1,80 1,21 71,26 56,95 1,84 1,45 15 5 10 5 4 0,001 0,10 46,30 35,03 1,44 1,37 72,88 57,48 2,03 1,50 15 5 10 5 4 0,001 0,50 48,41 36,94 0,52 0,41 71,90 57,98 1,05 0,76 15 5 10 5 10 0,100 0,10 51,83 41,43 0,11 0,16 49,45 36,27 0,20 0,07 15 5 10 5 10 0,100 0,50 51,76 41,28 0,01 0,01 49,36 36,28 0,07 0,02 15 5 10 5 10 0,010 0,10 49,77 39,77 1,06 1,17 55,22 41,25 8,18 5,97 15 5 10 5 10 0,010 0,50 50,95 40,96 0,86 0,53 49,74 35,96 0,50 0,30 15 5 10 5 10 0,001 0,10 50,45 40,48 0,86 0,74 51,24 37,98 1,42 1,59 15 5 10 5 10 0,001 0,50 51,24 40,89 0,20 0,29 50,07 36,44 0,88 0,85 15 5 20 1 1 0,100 0,10 51,44 41,24 0,01 0,03 64,24 38,14 0,02 0,01 15 5 20 1 1 0,100 0,50 51,06 40,99 0,84 0,54 64,10 37,94 0,18 0,29 15 5 20 1 1 0,010 0,10 36,98 28,61 3,19 2,98 63,74 44,04 7,21 6,39 15 5 20 1 1 0,010 0,50 44,21 35,05 4,48 3,76 61,37 39,77 3,03 2,84 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 130 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 5 20 1 1 0,001 0,10 35,21 26,88 7,04 5,52 65,75 49,41 5,98 7,41 15 5 20 1 1 0,001 0,50 38,26 29,96 1,22 1,53 60,21 42,91 2,72 5,43 15 5 20 1 2 0,100 0,10 47,34 35,23 0,03 0,11 83,41 63,05 0,05 0,14 15 5 20 1 2 0,100 0,50 47,32 35,14 0,01 0,05 83,37 62,92 0,02 0,08 15 5 20 1 2 0,010 0,10 43,45 32,80 5,21 4,12 78,87 60,36 7,69 8,05 15 5 20 1 2 0,010 0,50 45,69 33,84 1,37 1,07 78,98 59,58 3,50 2,65 15 5 20 1 2 0,001 0,10 32,32 23,42 1,99 1,83 76,50 58,26 5,54 7,59 15 5 20 1 2 0,001 0,50 40,52 29,96 3,34 2,79 75,78 56,19 4,15 2,85 15 5 20 1 4 0,100 0,10 49,33 37,61 0,17 0,10 72,23 58,22 0,31 0,31 15 5 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 15 5 20 1 4 0,010 0,10 48,39 36,77 1,07 1,00 72,03 57,66 1,95 2,08 15 5 20 1 4 0,010 0,50 48,76 37,17 0,59 0,52 72,57 57,76 0,59 1,46 15 5 20 1 4 0,001 0,10 37,00 26,91 3,74 2,63 72,53 57,83 4,65 4,35 15 5 20 1 4 0,001 0,50 44,77 33,85 1,85 1,61 72,15 57,95 1,15 2,28 15 5 20 1 10 0,100 0,10 51,79 41,31 0,04 0,05 49,23 36,30 0,05 0,04 15 5 20 1 10 0,100 0,50 51,77 41,28 0,01 0,01 49,29 36,31 0,05 0,02 15 5 20 1 10 0,010 0,10 51,24 41,11 0,60 0,34 51,37 37,79 3,05 2,31 15 5 20 1 10 0,010 0,50 51,26 40,88 0,36 0,36 50,07 36,74 0,76 0,83 15 5 20 1 10 0,001 0,10 44,47 35,13 1,75 1,42 58,13 45,17 2,41 2,52 15 5 20 1 10 0,001 0,50 48,06 38,04 1,62 1,69 51,36 37,55 4,09 4,72 15 5 20 5 1 0,100 0,10 48,20 38,50 4,92 4,04 70,45 42,95 12,05 7,07 15 5 20 5 1 0,100 0,50 51,44 41,25 0,02 0,03 64,24 38,14 0,02 0,04 15 5 20 5 1 0,010 0,10 37,17 29,15 2,41 1,83 63,39 48,32 6,69 5,71 15 5 20 5 1 0,010 0,50 40,50 32,03 1,58 1,45 61,74 41,22 4,33 1,94 15 5 20 5 1 0,001 0,10 33,79 25,32 3,72 2,61 62,40 46,51 5,05 6,16 15 5 20 5 1 0,001 0,50 40,28 31,67 2,86 2,12 58,51 39,27 2,99 3,15 15 5 20 5 2 0,100 0,10 46,43 34,64 1,94 1,20 81,93 61,46 3,22 3,21 15 5 20 5 2 0,100 0,50 47,33 35,19 0,01 0,05 83,38 63,00 0,05 0,09 15 5 20 5 2 0,010 0,10 40,15 30,02 5,21 4,25 79,84 61,54 5,40 7,01 15 5 20 5 2 0,010 0,50 39,60 29,38 3,09 2,17 75,84 56,75 7,82 9,06 15 5 20 5 2 0,001 0,10 38,02 27,91 4,34 3,08 79,92 61,04 8,53 9,41 15 5 20 5 2 0,001 0,50 39,84 29,35 1,23 1,13 77,58 58,36 3,39 4,10 15 5 20 5 4 0,100 0,10 48,95 37,29 0,81 0,68 72,94 58,48 1,22 0,43 15 5 20 5 4 0,100 0,50 49,21 37,53 0,08 0,06 72,35 58,35 0,01 0,01 15 5 20 5 4 0,010 0,10 44,84 33,74 3,68 3,21 75,30 58,21 3,34 2,61 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 131 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 5 20 5 4 0,010 0,50 47,46 35,99 0,49 0,50 72,60 58,03 0,30 1,01 15 5 20 5 4 0,001 0,10 42,37 31,00 3,41 3,22 72,15 57,62 1,64 1,76 15 5 20 5 4 0,001 0,50 45,90 34,92 1,61 1,31 72,15 57,25 0,62 0,52 15 5 20 5 10 0,100 0,10 51,70 41,18 0,16 0,25 49,24 36,32 0,03 0,01 15 5 20 5 10 0,100 0,50 51,53 41,10 0,52 0,43 49,18 35,79 0,54 1,08 15 5 20 5 10 0,010 0,10 49,41 39,48 0,99 0,97 50,47 37,56 1,63 2,57 15 5 20 5 10 0,010 0,50 49,03 39,23 2,65 2,22 51,34 37,52 2,95 3,06 15 5 20 5 10 0,001 0,10 45,23 36,46 1,69 1,13 51,98 39,02 4,96 2,16 15 5 20 5 10 0,001 0,50 49,58 39,53 0,71 0,59 50,47 37,14 1,48 1,99 15 5 30 1 1 0,100 0,10 50,51 40,22 2,06 2,26 63,35 37,92 1,97 0,49 15 5 30 1 1 0,100 0,50 51,37 41,12 0,14 0,25 64,23 38,14 0,00 0,01 15 5 30 1 1 0,010 0,10 39,90 31,06 4,12 3,34 71,72 51,75 9,88 11,40 15 5 30 1 1 0,010 0,50 43,08 34,11 3,98 2,71 62,77 42,20 3,92 3,16 15 5 30 1 1 0,001 0,10 29,95 21,96 5,41 4,39 63,32 43,87 11,45 6,35 15 5 30 1 1 0,001 0,50 36,46 28,47 2,47 2,09 63,02 44,33 4,76 3,21 15 5 30 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,01 15 5 30 1 2 0,100 0,50 47,23 34,99 0,25 0,38 82,75 62,01 0,99 1,38 15 5 30 1 2 0,010 0,10 46,04 34,27 2,32 1,88 82,30 62,35 2,96 2,90 15 5 30 1 2 0,010 0,50 46,40 34,54 1,51 0,97 82,83 62,07 1,79 1,07 15 5 30 1 2 0,001 0,10 30,26 21,88 1,91 1,74 74,83 57,53 7,65 6,02 15 5 30 1 2 0,001 0,50 37,04 27,32 2,55 2,43 75,65 58,02 11,19 10,68 15 5 30 1 4 0,100 0,10 49,23 37,52 0,03 0,09 72,37 58,37 0,01 0,01 15 5 30 1 4 0,100 0,50 49,15 37,52 0,22 0,09 72,48 58,59 0,26 0,51 15 5 30 1 4 0,010 0,10 48,82 37,08 0,68 0,52 71,77 56,95 0,55 1,31 15 5 30 1 4 0,010 0,50 48,98 37,33 0,36 0,31 71,58 58,07 1,65 0,45 15 5 30 1 4 0,001 0,10 36,90 26,43 7,30 6,44 74,49 59,42 7,25 5,17 15 5 30 1 4 0,001 0,50 41,59 31,14 3,87 2,79 74,25 57,80 2,38 3,12 15 5 30 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,01 0,00 15 5 30 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 15 5 30 1 10 0,010 0,10 51,50 41,14 0,42 0,20 49,75 36,49 0,47 0,44 15 5 30 1 10 0,010 0,50 51,66 41,31 0,14 0,03 49,35 36,13 0,27 0,28 15 5 30 1 10 0,001 0,10 40,39 30,40 4,13 3,56 62,43 47,75 6,80 4,46 15 5 30 1 10 0,001 0,50 45,38 35,74 1,49 0,89 52,36 39,17 3,35 3,40 15 5 30 5 1 0,100 0,10 49,90 39,61 1,58 1,56 62,12 37,19 2,83 2,86 15 5 30 5 1 0,100 0,50 51,02 40,86 0,86 0,74 64,05 38,15 0,37 0,38 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 132 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 5 30 5 1 0,010 0,10 34,65 26,77 2,71 2,14 62,25 44,56 6,99 4,57 15 5 30 5 1 0,010 0,50 40,21 31,79 1,82 1,51 62,46 40,92 3,67 3,75 15 5 30 5 1 0,001 0,10 27,01 19,53 1,76 1,07 66,15 51,50 12,89 11,77 15 5 30 5 1 0,001 0,50 35,96 27,88 4,71 3,70 60,90 43,13 3,70 4,11 15 5 30 5 2 0,100 0,10 47,28 35,17 0,12 0,09 83,36 62,98 0,09 0,11 15 5 30 5 2 0,100 0,50 47,34 35,22 0,00 0,00 83,41 63,05 0,00 0,01 15 5 30 5 2 0,010 0,10 38,98 29,09 6,03 4,44 76,92 59,04 6,60 4,91 15 5 30 5 2 0,010 0,50 41,02 30,45 1,34 1,26 76,99 55,93 5,71 4,49 15 5 30 5 2 0,001 0,10 30,43 21,38 2,88 2,39 70,14 55,83 2,39 1,78 15 5 30 5 2 0,001 0,50 39,10 28,97 1,85 1,57 78,01 58,69 1,87 1,81 15 5 30 5 4 0,100 0,10 49,22 37,53 0,05 0,07 72,36 58,25 0,08 0,19 15 5 30 5 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 15 5 30 5 4 0,010 0,10 44,65 34,10 3,83 2,57 73,67 58,20 1,87 2,34 15 5 30 5 4 0,010 0,50 47,21 36,11 1,63 1,11 72,54 57,02 1,70 1,54 15 5 30 5 4 0,001 0,10 36,55 26,20 4,55 3,99 71,20 56,81 5,72 6,51 15 5 30 5 4 0,001 0,50 43,89 32,79 0,97 1,23 72,74 56,73 1,61 0,79 15 5 30 5 10 0,100 0,10 51,78 41,30 0,01 0,02 49,25 36,33 0,07 0,01 15 5 30 5 10 0,100 0,50 51,72 41,26 0,16 0,10 49,21 36,31 0,05 0,05 15 5 30 5 10 0,010 0,10 49,05 39,42 1,28 1,00 50,60 36,86 2,09 2,63 15 5 30 5 10 0,010 0,50 50,14 40,10 1,14 1,06 50,27 36,30 1,38 2,18 15 5 30 5 10 0,001 0,10 43,30 33,69 2,86 2,64 54,35 42,42 5,23 6,44 15 5 30 5 10 0,001 0,50 46,80 37,44 1,83 1,81 50,13 37,29 1,25 2,57 15 5 50 1 1 0,100 0,10 52,37 41,94 2,25 1,70 64,98 39,86 1,73 4,10 15 5 50 1 1 0,100 0,50 51,12 41,02 0,69 0,49 62,56 37,37 3,73 1,73 15 5 50 1 1 0,010 0,10 36,18 27,81 2,56 2,00 68,17 47,83 10,86 5,86 15 5 50 1 1 0,010 0,50 41,88 33,65 5,81 4,60 64,99 42,87 3,88 3,00 15 5 50 1 1 0,001 0,10 30,86 22,79 9,00 7,71 64,18 50,42 11,07 9,28 15 5 50 1 1 0,001 0,50 33,28 26,33 3,20 2,81 64,28 46,34 14,26 10,87 15 5 50 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,01 15 5 50 1 2 0,100 0,50 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,01 0,03 15 5 50 1 2 0,010 0,10 45,96 34,23 1,68 1,31 82,66 61,11 1,65 2,45 15 5 50 1 2 0,010 0,50 43,92 32,71 2,85 1,87 77,86 57,97 4,85 4,03 15 5 50 1 2 0,001 0,10 24,15 16,60 2,68 1,95 89,26 67,32 14,30 8,53 15 5 50 1 2 0,001 0,50 30,42 21,96 1,28 0,54 79,80 63,62 3,26 3,72 15 5 50 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,37 0,00* 0,00 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 133 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 5 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,01 0,01 72,25 58,29 0,25 0,16 15 5 50 1 4 0,010 0,10 47,38 36,02 2,85 2,23 71,62 57,31 2,16 2,54 15 5 50 1 4 0,010 0,50 48,48 36,78 0,82 0,83 72,99 58,31 0,79 0,56 15 5 50 1 4 0,001 0,10 32,46 22,88 8,57 7,11 72,10 57,02 3,48 3,36 15 5 50 1 4 0,001 0,50 40,39 29,52 2,51 2,29 73,47 58,31 2,64 1,74 15 5 50 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00* 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 15 5 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,01 0,00 15 5 50 1 10 0,010 0,10 51,14 40,88 1,02 0,66 50,45 37,10 2,13 1,24 15 5 50 1 10 0,010 0,50 51,70 41,30 0,20 0,29 50,37 37,54 1,98 2,65 15 5 50 1 10 0,001 0,10 34,89 25,94 8,73 8,12 58,34 45,98 5,53 5,13 15 5 50 1 10 0,001 0,50 40,44 31,66 5,42 4,53 54,14 40,67 5,44 3,63 15 5 50 5 1 0,100 0,10 50,32 40,11 2,53 2,54 62,88 37,41 3,04 1,89 15 5 50 5 1 0,100 0,50 51,43 41,26 0,06 0,04 64,22 38,10 0,04 0,03 15 5 50 5 1 0,010 0,10 38,58 29,07 3,22 2,96 67,57 46,82 10,31 10,42 15 5 50 5 1 0,010 0,50 41,68 33,27 4,43 3,88 63,79 43,12 7,21 6,10 15 5 50 5 1 0,001 0,10 30,44 22,01 5,34 4,47 64,37 48,92 10,61 7,09 15 5 50 5 1 0,001 0,50 36,52 28,28 4,81 3,71 61,83 42,98 3,03 4,64 15 5 50 5 2 0,100 0,10 47,35 35,28 0,03 0,17 83,61 63,15 0,37 0,22 15 5 50 5 2 0,100 0,50 47,31 35,20 0,07 0,09 83,42 63,08 0,03 0,08 15 5 50 5 2 0,010 0,10 38,93 28,45 5,71 4,25 75,85 57,76 6,71 4,98 15 5 50 5 2 0,010 0,50 39,60 29,87 5,05 3,59 81,45 60,83 5,82 4,99 15 5 50 5 2 0,001 0,10 32,84 23,05 3,73 2,13 75,78 58,26 6,78 6,32 15 5 50 5 2 0,001 0,50 34,77 25,28 4,02 3,31 82,35 63,12 3,75 6,36 15 5 50 5 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 15 5 50 5 4 0,100 0,50 49,19 37,49 0,13 0,15 72,34 58,26 0,07 0,23 15 5 50 5 4 0,010 0,10 46,64 35,62 4,03 2,99 70,19 56,20 4,87 4,37 15 5 50 5 4 0,010 0,50 45,52 34,66 2,37 1,96 71,98 57,10 3,71 2,90 15 5 50 5 4 0,001 0,10 33,17 22,89 3,81 3,12 72,16 56,18 1,91 1,09 15 5 50 5 4 0,001 0,50 39,50 28,78 2,80 1,81 70,53 54,63 1,74 2,40 15 5 50 5 10 0,100 0,10 51,79 41,30 0,00 0,00 49,19 36,34 0,01 0,00 15 5 50 5 10 0,100 0,50 51,80 41,33 0,04 0,06 49,06 36,24 0,29 0,22 15 5 50 5 10 0,010 0,10 45,26 35,70 3,61 2,96 53,05 41,17 6,64 3,60 15 5 50 5 10 0,010 0,50 48,11 38,62 5,04 3,91 54,06 39,83 4,97 4,19 15 5 50 5 10 0,001 0,10 35,36 26,75 1,49 1,51 58,77 44,49 6,09 7,03 15 5 50 5 10 0,001 0,50 41,56 32,70 4,52 3,82 53,28 39,31 3,94 2,42 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 134 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 5 1 1 0,100 0,10 53,55 40,87 14,41 7,40 59,94 37,62 6,01 1,49 15 10 5 1 1 0,100 0,50 50,51 40,59 1,73 1,20 64,66 39,13 0,57 1,83 15 10 5 1 1 0,010 0,10 39,59 30,99 2,68 2,89 67,61 48,86 6,57 7,50 15 10 5 1 1 0,010 0,50 44,29 35,02 1,83 1,33 60,45 38,46 3,75 4,08 15 10 5 1 1 0,001 0,10 41,38 31,44 1,63 1,96 63,03 42,96 4,03 3,53 15 10 5 1 1 0,001 0,50 44,26 34,92 2,48 2,00 60,45 38,05 1,59 0,70 15 10 5 1 2 0,100 0,10 47,31 35,10 0,05 0,15 83,46 63,02 0,18 0,16 15 10 5 1 2 0,100 0,50 440,41 81,67 878,98 104,03 83,37 62,86 0,04 0,04 15 10 5 1 2 0,010 0,10 44,26 32,55 1,89 1,51 76,46 56,71 4,91 4,53 15 10 5 1 2 0,010 0,50 44,10 32,62 2,83 2,02 78,24 57,99 5,48 5,55 15 10 5 1 2 0,001 0,10 40,46 29,84 1,88 1,62 79,49 57,39 1,78 1,44 15 10 5 1 2 0,001 0,50 44,38 32,79 1,69 1,35 80,99 59,30 1,74 1,23 15 10 5 1 4 0,100 0,10 49,21 37,58 0,05 0,03 72,20 58,08 0,20 0,39 15 10 5 1 4 0,100 0,50 49,17 37,44 0,12 0,23 72,46 58,25 0,28 0,14 15 10 5 1 4 0,010 0,10 48,08 36,73 0,41 0,18 72,21 57,22 1,05 0,91 15 10 5 1 4 0,010 0,50 48,69 36,97 0,47 0,55 72,60 58,30 0,67 0,50 15 10 5 1 4 0,001 0,10 46,26 35,17 1,26 0,97 71,58 56,93 1,13 1,20 15 10 5 1 4 0,001 0,50 48,41 36,81 0,20 0,16 71,72 57,59 1,84 0,94 15 10 5 1 10 0,100 0,10 51,75 41,40 0,02 0,26 49,51 36,25 0,11 0,03 15 10 5 1 10 0,100 0,50 51,76 41,31 0,04 0,07 49,52 36,24 0,11 0,03 15 10 5 1 10 0,010 0,10 51,33 41,31 0,53 0,39 50,50 36,95 1,24 1,67 15 10 5 1 10 0,010 0,50 51,60 41,27 0,17 0,14 49,81 36,35 0,24 0,51 15 10 5 1 10 0,001 0,10 49,84 39,83 2,85 2,23 51,14 37,96 1,67 1,44 15 10 5 1 10 0,001 0,50 50,97 40,96 0,73 0,67 50,91 36,82 1,47 1,54 15 10 5 5 1 0,100 0,10 44,17 35,21 5,14 4,65 68,09 45,21 6,96 3,42 15 10 5 5 1 0,100 0,50 46,48 37,17 4,60 3,89 68,74 42,29 7,63 6,41 15 10 5 5 1 0,010 0,10 39,89 31,05 3,92 3,23 63,00 43,20 1,95 4,23 15 10 5 5 1 0,010 0,50 41,85 33,12 3,07 2,44 65,46 43,24 3,73 2,68 15 10 5 5 1 0,001 0,10 44,75 35,21 2,82 2,43 60,17 38,30 1,41 2,10 15 10 5 5 1 0,001 0,50 48,31 38,31 1,64 1,60 61,99 36,78 2,53 1,56 15 10 5 5 2 0,100 0,10 46,97 34,92 0,39 0,26 82,29 61,26 2,75 2,11 15 10 5 5 2 0,100 0,50 46,82 34,53 0,92 0,73 81,35 61,10 2,81 2,69 15 10 5 5 2 0,010 0,10 38,61 28,82 1,79 1,51 71,70 53,98 4,91 5,44 15 10 5 5 2 0,010 0,50 42,72 31,68 2,30 1,68 77,17 56,74 5,72 4,69 15 10 5 5 2 0,001 0,10 43,57 32,40 2,06 1,65 79,94 59,23 2,33 2,18 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 135 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 5 5 2 0,001 0,50 46,01 34,27 0,70 0,57 82,04 61,52 1,33 1,56 15 10 5 5 4 0,100 0,10 48,97 37,29 0,33 0,37 72,66 58,41 0,67 0,47 15 10 5 5 4 0,100 0,50 49,19 37,64 0,15 0,39 72,16 57,66 0,19 0,94 15 10 5 5 4 0,010 0,10 47,07 35,71 0,83 0,75 72,21 56,41 1,02 1,10 15 10 5 5 4 0,010 0,50 47,52 36,25 1,37 1,05 72,40 57,17 1,08 1,38 15 10 5 5 4 0,001 0,10 48,53 36,98 0,50 0,32 72,23 57,65 0,38 0,41 15 10 5 5 4 0,001 0,50 49,08 37,42 0,71 0,56 72,87 58,11 1,58 1,49 15 10 5 5 10 0,100 0,10 51,61 41,27 0,21 0,30 49,68 36,60 0,57 0,75 15 10 5 5 10 0,100 0,50 52,14 41,52 1,25 0,75 48,60 35,88 2,42 0,90 15 10 5 5 10 0,010 0,10 50,25 40,59 0,55 0,35 51,33 38,48 1,55 2,07 15 10 5 5 10 0,010 0,50 50,98 40,93 0,44 0,26 51,30 38,24 1,74 2,39 15 10 5 5 10 0,001 0,10 50,93 40,99 0,66 0,51 51,11 37,79 2,83 2,15 15 10 5 5 10 0,001 0,50 51,61 41,46 0,10 0,30 49,69 36,25 0,74 0,50 15 10 10 1 1 0,100 0,10 55,81 42,78 10,98 4,94 70,13 42,99 11,67 8,17 15 10 10 1 1 0,100 0,50 51,17 40,93 0,60 0,65 63,95 37,89 0,46 0,52 15 10 10 1 1 0,010 0,10 39,03 30,63 7,09 6,04 64,80 44,03 8,93 8,69 15 10 10 1 1 0,010 0,50 40,58 31,98 3,83 2,88 58,71 38,92 3,51 2,78 15 10 10 1 1 0,001 0,10 38,54 29,67 2,21 2,23 61,78 46,33 9,81 9,70 15 10 10 1 1 0,001 0,50 39,65 30,66 0,81 1,14 60,37 41,39 3,93 2,78 15 10 10 1 2 0,100 0,10 47,12 34,92 0,35 0,24 81,91 60,82 3,30 3,27 15 10 10 1 2 0,100 0,50 50,08 36,00 6,15 1,87 96,94 69,77 30,32 15,22 15 10 10 1 2 0,010 0,10 42,75 31,41 2,35 1,69 78,48 57,50 3,00 3,48 15 10 10 1 2 0,010 0,50 45,44 33,66 1,35 1,09 80,10 59,83 3,20 2,87 15 10 10 1 2 0,001 0,10 36,41 26,70 1,48 0,90 72,64 55,10 1,17 2,24 15 10 10 1 2 0,001 0,50 39,96 29,87 0,90 0,50 76,13 55,53 4,87 3,10 15 10 10 1 4 0,100 0,10 49,24 37,55 0,00 0,00 72,36 58,35 0,00 0,00 15 10 10 1 4 0,100 0,50 49,24 37,54 0,01 0,03 72,36 58,36 0,02 0,03 15 10 10 1 4 0,010 0,10 47,91 37,02 0,50 0,22 71,80 57,84 1,22 0,63 15 10 10 1 4 0,010 0,50 48,82 37,26 0,35 0,35 72,23 57,30 0,18 0,52 15 10 10 1 4 0,001 0,10 43,34 32,48 2,97 2,56 73,35 57,76 7,68 5,25 15 10 10 1 4 0,001 0,50 47,72 36,22 0,91 0,77 72,15 57,37 0,51 0,81 15 10 10 1 10 0,100 0,10 51,77 41,30 0,01 0,02 49,31 36,31 0,06 0,03 15 10 10 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,02 0,02 49,31 36,29 0,02 0,02 15 10 10 1 10 0,010 0,10 51,20 41,21 0,35 0,24 50,78 37,88 1,98 2,95 15 10 10 1 10 0,010 0,50 51,32 41,14 0,31 0,30 49,76 36,71 0,79 0,44 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 136 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 10 1 10 0,001 0,10 48,03 38,09 1,98 1,55 53,03 38,42 2,60 2,17 15 10 10 1 10 0,001 0,50 50,65 40,47 1,11 0,62 49,23 37,13 3,61 2,06 15 10 10 5 1 0,100 0,10 45,14 35,37 5,83 4,14 64,80 43,08 5,78 5,63 15 10 10 5 1 0,100 0,50 46,96 37,51 3,39 2,78 63,40 40,06 6,36 4,38 15 10 10 5 1 0,010 0,10 36,69 28,52 0,83 0,89 66,32 47,26 6,93 5,46 15 10 10 5 1 0,010 0,50 39,82 31,23 3,45 3,03 60,07 41,66 5,22 1,60 15 10 10 5 1 0,001 0,10 40,58 30,59 2,23 2,40 60,39 42,57 4,27 4,11 15 10 10 5 1 0,001 0,50 42,54 33,49 3,53 2,89 59,43 41,40 3,59 3,41 15 10 10 5 2 0,100 0,10 46,97 35,00 0,44 0,17 83,05 62,39 0,44 0,82 15 10 10 5 2 0,100 0,50 47,20 35,02 0,27 0,22 83,33 62,53 0,06 0,75 15 10 10 5 2 0,010 0,10 40,93 30,41 6,17 3,81 71,20 54,18 7,83 6,38 15 10 10 5 2 0,010 0,50 40,30 29,97 1,62 1,44 78,45 57,51 4,45 2,83 15 10 10 5 2 0,001 0,10 41,17 30,77 1,57 1,56 81,42 61,01 3,62 3,87 15 10 10 5 2 0,001 0,50 44,24 32,71 2,84 1,92 80,53 60,78 1,72 3,26 15 10 10 5 4 0,100 0,10 49,03 37,36 0,33 0,36 72,24 58,25 0,08 0,23 15 10 10 5 4 0,100 0,50 49,15 37,42 0,09 0,13 72,38 58,28 0,07 0,14 15 10 10 5 4 0,010 0,10 44,62 34,10 1,89 1,26 72,57 57,91 3,38 2,47 15 10 10 5 4 0,010 0,50 47,75 36,42 2,67 1,56 70,28 56,56 2,08 1,85 15 10 10 5 4 0,001 0,10 46,62 35,46 1,74 1,59 73,22 58,66 2,92 3,45 15 10 10 5 4 0,001 0,50 47,14 35,89 1,42 1,09 71,76 57,24 0,67 0,56 15 10 10 5 10 0,100 0,10 52,86 41,56 2,28 0,92 49,89 37,04 1,34 1,63 15 10 10 5 10 0,100 0,50 51,71 41,25 0,06 0,04 49,19 36,18 0,34 0,24 15 10 10 5 10 0,010 0,10 48,65 38,81 1,94 1,73 53,00 40,32 3,63 5,31 15 10 10 5 10 0,010 0,50 50,44 40,62 0,81 0,47 50,87 37,14 0,96 1,27 15 10 10 5 10 0,001 0,10 50,17 40,04 0,96 0,92 50,38 37,22 0,81 0,67 15 10 10 5 10 0,001 0,50 51,03 40,87 0,19 0,21 50,63 37,33 1,26 1,16 15 10 20 1 1 0,100 0,10 47,80 38,14 5,64 4,84 64,08 40,98 6,47 4,87 15 10 20 1 1 0,100 0,50 51,32 41,13 0,25 0,23 63,97 38,15 0,57 0,03 15 10 20 1 1 0,010 0,10 39,31 30,15 4,76 4,13 61,58 39,83 4,26 3,86 15 10 20 1 1 0,010 0,50 39,24 30,58 1,29 1,12 62,70 43,35 7,89 5,81 15 10 20 1 1 0,001 0,10 31,49 23,88 3,14 2,48 65,15 47,63 8,73 3,49 15 10 20 1 1 0,001 0,50 35,47 27,80 1,42 1,45 60,45 44,95 7,76 7,53 15 10 20 1 2 0,100 0,10 46,31 34,46 2,27 1,52 81,94 61,46 3,20 3,29 15 10 20 1 2 0,100 0,50 47,32 35,13 0,00 0,05 83,36 62,90 0,02 0,09 15 10 20 1 2 0,010 0,10 39,99 30,15 2,71 1,92 79,69 60,00 4,61 3,92 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 137 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 20 1 2 0,010 0,50 44,24 32,85 3,27 2,17 79,58 59,33 3,17 2,65 15 10 20 1 2 0,001 0,10 30,33 22,43 1,03 0,67 75,54 59,22 10,63 10,84 15 10 20 1 2 0,001 0,50 35,81 26,47 3,57 2,71 73,17 55,76 1,47 0,80 15 10 20 1 4 0,100 0,10 48,96 37,22 0,38 0,46 73,12 58,38 0,91 1,06 15 10 20 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,01 0,00 72,35 58,35 0,03 0,03 15 10 20 1 4 0,010 0,10 47,55 36,10 1,41 1,39 73,16 57,35 3,68 1,67 15 10 20 1 4 0,010 0,50 48,28 36,65 0,82 0,78 70,92 56,53 4,56 2,94 15 10 20 1 4 0,001 0,10 36,90 26,71 4,20 3,83 74,70 57,57 5,19 4,99 15 10 20 1 4 0,001 0,50 41,02 30,83 1,66 1,49 75,97 60,08 5,44 5,35 15 10 20 1 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,00 0,00 49,26 36,32 0,01 0,00 15 10 20 1 10 0,100 0,50 51,78 41,28 0,01 0,01 49,28 36,40 0,05 0,18 15 10 20 1 10 0,010 0,10 50,76 40,85 1,03 0,53 49,79 36,45 0,44 0,25 15 10 20 1 10 0,010 0,50 51,11 40,89 0,43 0,45 51,48 38,69 3,37 4,62 15 10 20 1 10 0,001 0,10 41,10 32,12 3,33 2,88 52,59 40,20 1,88 2,75 15 10 20 1 10 0,001 0,50 46,70 37,38 2,28 1,94 52,85 39,74 2,33 2,15 15 10 20 5 1 0,100 0,10 43,25 34,42 5,38 4,44 70,72 48,39 3,94 5,75 15 10 20 5 1 0,100 0,50 47,29 37,69 4,01 3,16 65,85 41,50 3,49 4,53 15 10 20 5 1 0,010 0,10 35,48 27,25 3,02 2,37 69,61 51,67 5,59 5,23 15 10 20 5 1 0,010 0,50 38,13 30,29 3,24 2,92 63,18 42,98 3,72 4,90 15 10 20 5 1 0,001 0,10 33,59 25,10 2,81 2,93 64,55 48,58 8,89 3,69 15 10 20 5 1 0,001 0,50 38,87 29,88 1,19 1,24 56,70 38,13 2,25 1,68 15 10 20 5 2 0,100 0,10 47,36 35,14 0,10 0,10 83,16 62,75 0,45 0,33 15 10 20 5 2 0,100 0,50 47,32 35,17 0,01 0,04 83,36 62,97 0,09 0,08 15 10 20 5 2 0,010 0,10 39,21 29,52 3,55 2,50 77,45 59,87 6,69 6,52 15 10 20 5 2 0,010 0,50 39,59 29,55 4,26 3,58 77,06 58,27 3,83 3,17 15 10 20 5 2 0,001 0,10 34,69 25,07 3,38 2,31 74,96 55,74 2,11 0,94 15 10 20 5 2 0,001 0,50 38,19 28,39 2,60 1,88 77,55 57,37 2,08 4,39 15 10 20 5 4 0,100 0,10 49,22 37,53 0,03 0,04 72,51 58,68 0,33 0,77 15 10 20 5 4 0,100 0,50 53,08 39,66 8,98 5,33 78,86 61,75 11,86 8,32 15 10 20 5 4 0,010 0,10 43,75 33,08 1,52 1,17 70,46 54,51 3,07 2,87 15 10 20 5 4 0,010 0,50 44,59 34,30 3,22 2,02 71,73 56,51 2,10 2,11 15 10 20 5 4 0,001 0,10 40,62 30,17 2,84 1,67 71,15 57,61 3,11 3,39 15 10 20 5 4 0,001 0,50 46,19 35,01 0,76 0,83 72,23 57,77 2,30 1,43 15 10 20 5 10 0,100 0,10 51,43 40,90 0,83 0,86 49,01 35,76 0,38 0,99 15 10 20 5 10 0,100 0,50 51,73 41,24 0,08 0,10 49,44 36,42 0,35 0,31 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 138 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 20 5 10 0,010 0,10 49,25 39,56 1,83 1,55 51,31 37,97 2,92 2,64 15 10 20 5 10 0,010 0,50 49,83 40,26 1,08 0,55 51,52 37,83 1,07 0,99 15 10 20 5 10 0,001 0,10 42,55 33,49 2,76 2,73 54,53 40,05 2,56 2,70 15 10 20 5 10 0,001 0,50 48,36 38,88 1,57 1,27 52,08 39,54 1,39 2,12 15 10 30 1 1 0,100 0,10 51,43 41,23 0,00 0,00 64,23 38,15 0,00 0,01 15 10 30 1 1 0,100 0,50 50,82 40,57 0,84 0,91 64,36 38,41 0,87 0,81 15 10 30 1 1 0,010 0,10 38,23 29,59 3,17 2,61 68,02 49,43 3,28 5,91 15 10 30 1 1 0,010 0,50 38,50 30,57 2,18 2,40 60,93 42,61 10,41 7,94 15 10 30 1 1 0,001 0,10 27,77 20,75 3,73 3,70 64,78 50,33 8,27 8,90 15 10 30 1 1 0,001 0,50 33,60 26,22 3,80 3,24 62,31 45,67 6,94 7,41 15 10 30 1 2 0,100 0,10 47,35 35,22 0,05 0,17 83,43 63,08 0,07 0,20 15 10 30 1 2 0,100 0,50 47,35 35,23 0,05 0,16 83,38 63,03 0,01 0,17 15 10 30 1 2 0,010 0,10 40,90 30,53 3,31 2,38 75,20 56,53 4,29 3,15 15 10 30 1 2 0,010 0,50 44,62 32,93 2,95 1,88 79,15 59,00 3,38 3,02 15 10 30 1 2 0,001 0,10 26,09 18,24 3,80 3,66 76,20 60,24 11,94 11,68 15 10 30 1 2 0,001 0,50 31,34 23,28 2,85 2,22 73,41 55,59 6,09 4,18 15 10 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,54 0,01 0,04 72,58 58,68 0,48 0,72 15 10 30 1 4 0,100 0,50 49,21 37,51 0,08 0,11 72,22 58,21 0,33 0,34 15 10 30 1 4 0,010 0,10 46,27 34,82 1,14 0,87 75,90 57,97 3,89 3,14 15 10 30 1 4 0,010 0,50 48,47 37,00 1,25 0,94 71,11 57,04 1,52 1,07 15 10 30 1 4 0,001 0,10 28,34 20,62 5,50 4,55 77,79 58,38 4,40 3,90 15 10 30 1 4 0,001 0,50 36,22 26,77 3,02 2,67 71,76 55,82 4,68 1,83 15 10 30 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 15 10 30 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,25 36,32 0,01 0,00 15 10 30 1 10 0,010 0,10 50,95 41,24 0,92 1,09 51,03 37,36 3,87 3,91 15 10 30 1 10 0,010 0,50 51,30 40,96 0,41 0,39 50,37 36,88 1,51 1,41 15 10 30 1 10 0,001 0,10 38,31 28,46 2,28 2,57 56,10 41,98 3,70 4,08 15 10 30 1 10 0,001 0,50 43,00 34,47 1,12 0,95 56,12 41,92 4,01 4,51 15 10 30 5 1 0,100 0,10 44,08 34,91 4,49 3,74 73,72 48,30 8,11 6,90 15 10 30 5 1 0,100 0,50 51,49 41,27 0,11 0,07 64,28 38,36 0,07 0,49 15 10 30 5 1 0,010 0,10 34,26 26,51 4,54 4,09 70,40 51,29 12,53 10,33 15 10 30 5 1 0,010 0,50 35,17 28,00 2,77 2,47 69,44 51,17 10,19 9,24 15 10 30 5 1 0,001 0,10 26,08 19,09 1,10 1,13 65,03 50,68 6,42 5,00 15 10 30 5 1 0,001 0,50 35,40 26,97 1,68 1,51 63,64 47,57 9,89 9,06 15 10 30 5 2 0,100 0,10 47,31 35,22 0,10 0,18 83,44 63,12 0,07 0,16 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 139 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 30 5 2 0,100 0,50 47,12 35,10 0,48 0,28 83,96 62,88 1,22 0,39 15 10 30 5 2 0,010 0,10 35,92 26,00 4,77 3,73 78,49 58,09 12,58 7,43 15 10 30 5 2 0,010 0,50 39,93 30,02 5,14 4,13 81,34 62,13 3,73 2,26 15 10 30 5 2 0,001 0,10 29,34 20,80 2,61 1,90 71,40 55,89 3,55 5,10 15 10 30 5 2 0,001 0,50 34,12 25,32 0,96 0,67 76,45 56,46 3,85 3,21 15 10 30 5 4 0,100 0,10 49,24 37,56 0,02 0,05 72,28 58,37 0,34 0,29 15 10 30 5 4 0,100 0,50 49,24 37,55 0,02 0,01 72,36 58,35 0,01 0,01 15 10 30 5 4 0,010 0,10 43,58 32,80 2,31 2,21 70,84 55,85 5,18 3,42 15 10 30 5 4 0,010 0,50 46,15 35,35 1,85 1,45 73,51 56,48 1,32 1,28 15 10 30 5 4 0,001 0,10 33,51 23,65 2,99 1,63 70,73 55,76 5,28 5,50 15 10 30 5 4 0,001 0,50 40,93 30,77 1,36 1,40 71,20 56,96 3,63 3,16 15 10 30 5 10 0,100 0,10 51,74 41,24 0,10 0,13 49,19 36,34 0,04 0,01 15 10 30 5 10 0,100 0,50 51,78 41,30 0,01 0,01 49,19 36,34 0,05 0,02 15 10 30 5 10 0,010 0,10 45,63 36,29 3,00 2,88 53,18 40,76 3,17 3,66 15 10 30 5 10 0,010 0,50 50,14 40,27 1,39 1,32 53,47 39,35 5,29 3,86 15 10 30 5 10 0,001 0,10 39,22 30,16 2,79 2,96 55,30 43,20 4,32 4,51 15 10 30 5 10 0,001 0,50 43,63 34,93 1,60 1,18 53,55 42,13 1,87 2,61 15 10 50 1 1 0,100 0,10 49,70 39,59 2,72 2,48 63,59 38,67 3,14 3,90 15 10 50 1 1 0,100 0,50 51,42 41,20 0,03 0,07 64,23 38,14 0,00 0,06 15 10 50 1 1 0,010 0,10 38,67 30,56 4,19 3,84 65,15 45,03 6,87 4,73 15 10 50 1 1 0,010 0,50 41,83 33,12 4,10 3,30 67,01 44,12 13,80 8,49 15 10 50 1 1 0,001 0,10 23,33 16,77 1,86 2,44 70,86 54,37 13,46 14,69 15 10 50 1 1 0,001 0,50 29,19 22,37 3,77 3,39 64,30 48,35 7,36 6,11 15 10 50 1 2 0,100 0,10 47,31 35,23 0,31 0,29 83,37 62,89 0,05 0,16 15 10 50 1 2 0,100 0,50 47,29 35,13 0,05 0,04 83,38 62,98 0,01 0,06 15 10 50 1 2 0,010 0,10 43,04 31,95 4,71 2,75 83,27 62,86 11,36 10,02 15 10 50 1 2 0,010 0,50 42,29 32,23 3,79 2,96 82,96 63,38 3,68 5,22 15 10 50 1 2 0,001 0,10 22,88 15,55 5,64 4,21 81,28 60,36 14,09 8,50 15 10 50 1 2 0,001 0,50 29,32 21,26 3,24 1,70 74,59 58,98 13,48 10,40 15 10 50 1 4 0,100 0,10 49,22 37,51 0,06 0,10 72,33 58,34 0,06 0,04 15 10 50 1 4 0,100 0,50 49,22 37,57 0,07 0,01 72,37 58,37 0,01 0,01 15 10 50 1 4 0,010 0,10 47,09 35,96 1,29 0,83 74,38 59,02 2,51 1,90 15 10 50 1 4 0,010 0,50 48,04 36,53 1,33 0,94 73,13 58,84 1,38 1,36 15 10 50 1 4 0,001 0,10 26,34 17,60 3,03 2,75 80,53 60,83 10,98 7,00 15 10 50 1 4 0,001 0,50 32,30 22,74 2,52 1,89 70,00 54,97 4,14 5,21 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 140 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 10 50 1 10 0,100 0,10 51,83 41,36 0,14 0,17 49,19 36,62 0,39 0,43 15 10 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 15 10 50 1 10 0,010 0,10 51,10 40,84 0,66 0,44 49,72 36,81 0,87 1,49 15 10 50 1 10 0,010 0,50 51,74 41,30 0,13 0,17 49,42 36,36 0,23 0,24 15 10 50 1 10 0,001 0,10 32,93 24,29 3,04 2,26 61,32 47,86 4,29 5,94 15 10 50 1 10 0,001 0,50 39,42 30,75 2,37 1,58 58,94 45,70 5,40 5,81 15 10 50 5 1 0,100 0,10 43,44 35,06 6,42 4,84 61,60 40,40 7,37 6,20 15 10 50 5 1 0,100 0,50 48,44 38,46 3,53 3,09 63,44 38,55 2,06 1,61 15 10 50 5 1 0,010 0,10 36,08 27,99 2,09 2,29 64,98 44,77 8,30 8,52 15 10 50 5 1 0,010 0,50 41,53 32,88 4,48 3,80 63,02 41,21 6,37 4,14 15 10 50 5 1 0,001 0,10 27,88 19,75 3,37 2,73 63,58 47,77 10,92 8,73 15 10 50 5 1 0,001 0,50 30,73 23,21 3,53 2,89 58,48 46,35 6,28 6,07 15 10 50 5 2 0,100 0,10 47,32 35,20 0,04 0,09 83,44 63,00 0,07 0,17 15 10 50 5 2 0,100 0,50 47,29 35,23 0,10 0,03 83,37 63,05 0,08 0,00 15 10 50 5 2 0,010 0,10 35,84 26,61 2,72 2,48 77,06 56,08 5,52 1,80 15 10 50 5 2 0,010 0,50 43,21 32,43 2,58 1,54 78,94 59,17 5,06 2,86 15 10 50 5 2 0,001 0,10 24,57 16,89 2,59 2,23 75,76 58,77 12,03 9,74 15 10 50 5 2 0,001 0,50 30,45 21,45 1,25 1,60 76,71 58,26 9,31 6,49 15 10 50 5 4 0,100 0,10 49,23 37,54 0,11 0,15 72,40 58,35 0,10 0,15 15 10 50 5 4 0,100 0,50 49,24 37,54 0,01 0,04 72,38 58,59 0,04 0,50 15 10 50 5 4 0,010 0,10 42,13 32,11 5,54 4,06 73,50 57,89 4,79 5,55 15 10 50 5 4 0,010 0,50 47,50 36,15 1,16 1,10 72,44 58,00 1,38 1,28 15 10 50 5 4 0,001 0,10 30,60 20,60 7,25 7,31 72,99 56,02 8,36 8,00 15 10 50 5 4 0,001 0,50 33,66 24,02 1,69 1,79 76,12 58,24 4,46 2,93 15 10 50 5 10 0,100 0,10 51,78 41,30 0,01 0,01 49,20 36,34 0,01 0,00 15 10 50 5 10 0,100 0,50 51,77 41,31 0,01 0,03 49,35 36,24 0,36 0,08 15 10 50 5 10 0,010 0,10 50,07 40,38 1,80 0,94 55,24 41,20 7,98 7,38 15 10 50 5 10 0,010 0,50 50,43 40,49 1,17 0,69 51,13 38,08 2,52 2,31 15 10 50 5 10 0,001 0,10 33,38 23,48 4,31 3,58 66,59 49,90 3,86 7,55 15 10 50 5 10 0,001 0,50 40,07 31,14 4,55 3,88 53,50 39,58 7,85 5,90 15 15 5 1 1 0,100 0,10 57,23 40,88 18,92 4,59 64,48 38,97 1,73 1,69 15 15 5 1 1 0,100 0,50 50,52 40,20 2,23 2,31 64,05 38,82 0,13 1,66 15 15 5 1 1 0,010 0,10 38,55 29,81 2,44 2,24 66,99 47,97 8,19 4,43 15 15 5 1 1 0,010 0,50 38,82 30,57 1,01 1,15 60,20 43,86 3,75 3,79 15 15 5 1 1 0,001 0,10 40,44 31,00 1,71 1,25 60,26 41,61 1,52 1,57 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 141 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 5 1 1 0,001 0,50 43,58 34,40 1,65 1,62 61,73 38,99 1,04 1,86 15 15 5 1 2 0,100 0,10 47,34 35,10 0,02 0,12 83,11 62,68 0,55 0,43 15 15 5 1 2 0,100 0,50 68,26 41,19 26,65 6,60 110,47 75,67 48,36 17,11 15 15 5 1 2 0,010 0,10 42,87 31,96 1,32 0,71 76,86 58,67 2,98 2,77 15 15 5 1 2 0,010 0,50 44,19 32,85 2,21 1,63 78,77 58,27 5,44 3,80 15 15 5 1 2 0,001 0,10 40,69 30,54 1,94 1,29 78,13 58,56 1,97 2,98 15 15 5 1 2 0,001 0,50 41,28 30,99 1,62 1,23 76,91 56,30 2,84 1,79 15 15 5 1 4 0,100 0,10 587,04 134,85 1202,56 217,57 907,14 281,79 1866,66 499,64 15 15 5 1 4 0,100 0,50 49,11 37,37 0,17 0,24 72,67 58,22 0,72 0,76 15 15 5 1 4 0,010 0,10 47,27 36,12 1,67 1,30 71,44 57,51 2,38 1,45 15 15 5 1 4 0,010 0,50 48,64 37,08 0,65 0,49 72,07 57,90 0,64 0,45 15 15 5 1 4 0,001 0,10 46,33 35,12 1,66 1,31 72,11 58,04 0,68 0,81 15 15 5 1 4 0,001 0,50 48,01 36,50 0,51 0,47 72,13 57,90 0,49 0,66 15 15 5 1 10 0,100 0,10 51,74 41,26 0,04 0,04 49,39 36,32 0,06 0,10 15 15 5 1 10 0,100 0,50 53,35 42,42 3,58 2,54 48,86 35,88 1,22 0,87 15 15 5 1 10 0,010 0,10 51,82 41,69 0,84 1,20 49,61 36,40 0,78 0,43 15 15 5 1 10 0,010 0,50 51,58 41,33 0,13 0,11 50,21 36,94 1,01 0,95 15 15 5 1 10 0,001 0,10 50,11 40,00 1,26 1,11 50,73 37,64 1,07 1,25 15 15 5 1 10 0,001 0,50 50,48 40,53 1,30 1,02 52,37 38,83 1,73 1,78 15 15 5 5 1 0,100 0,10 42,46 33,62 3,00 2,25 65,41 44,72 10,50 7,44 15 15 5 5 1 0,100 0,50 48,54 39,01 3,44 2,74 62,86 38,72 3,93 2,02 15 15 5 5 1 0,010 0,10 38,27 29,54 0,91 1,00 63,49 46,54 7,47 6,14 15 15 5 5 1 0,010 0,50 42,25 33,25 3,04 2,68 61,94 39,97 2,72 1,25 15 15 5 5 1 0,001 0,10 46,22 36,36 0,92 0,57 61,93 39,67 1,63 2,59 15 15 5 5 1 0,001 0,50 45,82 36,24 2,04 1,65 62,01 39,55 3,07 3,22 15 15 5 5 2 0,100 0,10 48,77 35,12 6,79 2,12 85,71 62,97 3,36 1,26 15 15 5 5 2 0,100 0,50 46,78 34,71 0,80 0,46 80,30 59,29 4,71 4,23 15 15 5 5 2 0,010 0,10 41,24 30,61 3,60 2,54 75,95 55,19 2,35 1,81 15 15 5 5 2 0,010 0,50 40,49 30,72 1,12 0,60 77,91 58,43 4,10 5,11 15 15 5 5 2 0,001 0,10 44,12 32,95 1,73 1,14 80,11 58,03 2,51 3,45 15 15 5 5 2 0,001 0,50 45,87 34,26 1,20 0,72 82,51 61,05 2,07 2,13 15 15 5 5 4 0,100 0,10 48,80 37,07 0,49 0,41 72,53 57,77 0,51 0,58 15 15 5 5 4 0,100 0,50 49,62 37,68 1,22 0,72 72,42 58,37 0,45 0,14 15 15 5 5 4 0,010 0,10 47,14 36,16 2,53 2,36 72,82 57,45 1,61 2,04 15 15 5 5 4 0,010 0,50 47,76 36,57 1,58 1,00 72,10 57,05 1,64 1,85 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 142 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 5 5 4 0,001 0,10 48,49 36,93 0,61 0,59 72,63 57,99 0,29 0,96 15 15 5 5 4 0,001 0,50 48,81 37,17 0,25 0,20 71,95 57,46 0,45 0,67 15 15 5 5 10 0,100 0,10 51,45 41,18 0,49 0,42 49,90 36,12 1,57 0,83 15 15 5 5 10 0,100 0,50 51,69 41,07 0,57 0,45 51,57 38,58 1,36 2,19 15 15 5 5 10 0,010 0,10 50,60 40,72 0,25 0,28 50,75 37,19 1,45 1,78 15 15 5 5 10 0,010 0,50 51,09 40,96 0,90 0,58 49,99 36,80 0,57 0,97 15 15 5 5 10 0,001 0,10 51,56 41,32 0,13 0,08 50,02 36,70 1,13 0,68 15 15 5 5 10 0,001 0,50 51,45 41,16 0,28 0,37 49,79 36,85 0,31 0,75 15 15 10 1 1 0,100 0,10 50,99 39,37 8,40 4,74 65,49 41,46 4,37 7,31 15 15 10 1 1 0,100 0,50 66,52 44,26 37,81 10,04 63,28 38,46 3,37 2,97 15 15 10 1 1 0,010 0,10 37,59 29,00 1,63 1,51 59,59 41,00 6,45 5,25 15 15 10 1 1 0,010 0,50 39,70 31,42 2,23 2,23 64,29 45,18 3,66 6,64 15 15 10 1 1 0,001 0,10 34,76 26,45 1,87 1,15 57,87 44,03 7,18 4,27 15 15 10 1 1 0,001 0,50 40,28 31,59 4,50 3,33 58,80 40,94 6,32 4,46 15 15 10 1 2 0,100 0,10 46,49 34,57 1,87 1,22 82,27 61,98 2,46 2,01 15 15 10 1 2 0,100 0,50 46,98 35,09 0,87 0,22 83,07 62,62 0,71 0,81 15 15 10 1 2 0,010 0,10 42,64 31,43 1,97 1,68 70,19 50,96 6,47 5,58 15 15 10 1 2 0,010 0,50 41,57 30,69 1,91 1,29 77,11 55,33 2,05 2,40 15 15 10 1 2 0,001 0,10 35,28 25,85 3,03 2,09 73,04 55,60 4,10 4,04 15 15 10 1 2 0,001 0,50 40,68 29,81 1,20 0,96 76,22 57,28 3,25 2,28 15 15 10 1 4 0,100 0,10 51,03 39,00 4,06 3,27 72,22 58,74 0,22 1,11 15 15 10 1 4 0,100 0,50 49,26 37,62 0,04 0,15 72,37 58,33 0,05 0,04 15 15 10 1 4 0,010 0,10 47,82 36,32 1,26 1,07 71,14 56,49 3,01 2,79 15 15 10 1 4 0,010 0,50 48,50 37,02 0,49 0,33 72,39 57,56 0,37 0,73 15 15 10 1 4 0,001 0,10 40,74 30,28 1,56 1,42 71,58 56,59 3,87 2,50 15 15 10 1 4 0,001 0,50 46,55 35,68 2,96 2,81 72,69 57,22 0,90 0,74 15 15 10 1 10 0,100 0,10 51,76 41,28 0,01 0,00 49,33 36,30 0,09 0,03 15 15 10 1 10 0,100 0,50 124,88 73,29 163,53 71,57 94,53 56,46 101,01 45,12 15 15 10 1 10 0,010 0,10 51,51 41,21 0,25 0,25 49,13 36,57 1,00 0,54 15 15 10 1 10 0,010 0,50 51,69 41,28 0,20 0,07 51,86 37,66 4,56 3,32 15 15 10 1 10 0,001 0,10 45,77 36,54 2,51 2,60 53,68 40,61 3,94 4,19 15 15 10 1 10 0,001 0,50 49,79 39,85 0,92 0,83 52,69 39,05 3,69 4,09 15 15 10 5 1 0,100 0,10 46,62 37,06 4,33 2,85 72,35 46,12 15,69 5,74 15 15 10 5 1 0,100 0,50 47,77 38,02 3,71 3,14 64,85 39,87 3,16 4,01 15 15 10 5 1 0,010 0,10 36,23 27,55 4,57 3,25 68,52 48,42 11,63 6,87 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 143 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 10 5 1 0,010 0,50 39,67 31,47 2,88 2,54 59,13 40,20 2,46 1,63 15 15 10 5 1 0,001 0,10 37,64 28,41 2,67 2,31 63,12 46,01 9,20 10,25 15 15 10 5 1 0,001 0,50 43,48 34,20 2,49 2,08 63,27 41,87 4,12 5,12 15 15 10 5 2 0,100 0,10 45,21 33,39 2,80 1,74 78,88 59,65 4,96 3,68 15 15 10 5 2 0,100 0,50 47,23 35,08 0,32 0,25 82,82 62,50 1,32 0,93 15 15 10 5 2 0,010 0,10 35,90 26,89 2,67 1,32 76,15 58,34 5,23 6,09 15 15 10 5 2 0,010 0,50 39,83 30,09 4,66 4,08 77,41 58,57 8,10 8,30 15 15 10 5 2 0,001 0,10 39,57 29,16 2,30 1,95 76,22 57,45 5,66 3,32 15 15 10 5 2 0,001 0,50 43,45 32,60 2,20 1,63 78,57 57,82 5,54 6,17 15 15 10 5 4 0,100 0,10 49,06 37,36 0,19 0,21 72,19 57,29 0,78 1,76 15 15 10 5 4 0,100 0,50 49,04 37,26 0,39 0,58 72,35 58,13 0,20 0,90 15 15 10 5 4 0,010 0,10 42,03 32,11 1,91 1,51 71,01 56,51 6,00 6,30 15 15 10 5 4 0,010 0,50 48,67 37,25 3,29 2,41 71,09 56,74 0,82 0,70 15 15 10 5 4 0,001 0,10 44,77 33,68 1,00 1,14 72,29 56,60 2,90 1,28 15 15 10 5 4 0,001 0,50 48,29 36,77 0,76 0,56 71,47 57,32 1,62 1,07 15 15 10 5 10 0,100 0,10 51,73 41,27 0,04 0,03 49,41 36,38 0,45 0,61 15 15 10 5 10 0,100 0,50 51,62 41,19 0,15 0,07 49,73 36,54 0,84 0,48 15 15 10 5 10 0,010 0,10 48,38 38,63 2,61 2,11 52,68 38,67 3,39 3,36 15 15 10 5 10 0,010 0,50 49,67 40,12 0,81 0,72 50,92 37,61 2,50 3,47 15 15 10 5 10 0,001 0,10 50,54 40,75 0,90 0,79 50,17 36,80 0,52 1,03 15 15 10 5 10 0,001 0,50 51,38 41,27 0,22 0,29 50,06 36,97 0,77 1,18 15 15 20 1 1 0,100 0,10 51,16 41,00 0,60 0,54 64,05 38,06 0,40 0,16 15 15 20 1 1 0,100 0,50 52,31 41,59 1,94 0,81 76,49 43,50 27,40 11,85 15 15 20 1 1 0,010 0,10 38,28 29,98 3,13 2,26 70,19 48,28 7,27 4,75 15 15 20 1 1 0,010 0,50 39,43 30,97 2,15 1,92 64,54 45,16 8,33 7,16 15 15 20 1 1 0,001 0,10 29,87 22,19 3,98 3,40 70,24 53,66 12,29 11,77 15 15 20 1 1 0,001 0,50 35,71 26,43 6,57 2,24 64,37 50,50 3,75 2,15 15 15 20 1 2 0,100 0,10 47,31 35,17 0,06 0,13 83,39 62,97 0,06 0,19 15 15 20 1 2 0,100 0,50 47,30 35,19 0,11 0,22 83,42 63,06 0,07 0,20 15 15 20 1 2 0,010 0,10 39,37 29,65 1,56 1,54 75,43 56,14 6,96 6,22 15 15 20 1 2 0,010 0,50 45,35 33,52 2,65 2,05 80,44 59,47 3,46 2,86 15 15 20 1 2 0,001 0,10 27,72 19,63 1,67 1,20 75,83 60,18 7,14 5,30 15 15 20 1 2 0,001 0,50 32,83 24,53 2,23 1,99 77,41 60,29 7,48 5,65 15 15 20 1 4 0,100 0,10 49,19 37,47 0,09 0,22 75,64 61,26 6,87 6,31 15 15 20 1 4 0,100 0,50 49,23 37,52 0,05 0,09 72,36 58,36 0,01 0,01 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 144 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 20 1 4 0,010 0,10 47,36 35,77 1,78 1,51 76,87 59,18 8,07 5,73 15 15 20 1 4 0,010 0,50 48,41 36,98 1,26 0,95 72,50 58,27 1,09 0,24 15 15 20 1 4 0,001 0,10 37,16 26,50 4,33 3,70 73,28 57,57 4,53 4,19 15 15 20 1 4 0,001 0,50 38,69 28,97 1,31 1,65 72,02 53,98 3,43 4,87 15 15 20 1 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,01 0,00 49,32 36,30 0,11 0,03 15 15 20 1 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,00 0,00 49,26 36,34 0,03 0,04 15 15 20 1 10 0,010 0,10 51,37 41,11 0,33 0,23 49,50 35,92 0,37 0,58 15 15 20 1 10 0,010 0,50 51,46 41,16 0,26 0,19 49,79 36,32 0,37 0,28 15 15 20 1 10 0,001 0,10 40,94 31,78 2,04 2,02 55,71 40,91 4,74 2,47 15 15 20 1 10 0,001 0,50 45,32 36,42 2,34 2,08 52,61 39,05 1,22 2,37 15 15 20 5 1 0,100 0,10 45,22 36,16 5,85 5,00 67,04 44,58 2,84 5,84 15 15 20 5 1 0,100 0,50 48,96 39,14 3,40 2,60 64,36 38,85 1,31 2,51 15 15 20 5 1 0,010 0,10 37,24 29,09 3,99 3,24 63,79 45,19 10,50 9,63 15 15 20 5 1 0,010 0,50 36,44 28,78 1,74 1,42 63,43 47,39 8,52 6,98 15 15 20 5 1 0,001 0,10 32,54 23,73 2,04 1,57 58,22 44,26 4,26 5,01 15 15 20 5 1 0,001 0,50 38,68 29,80 2,95 1,87 58,07 40,35 4,63 6,17 15 15 20 5 2 0,100 0,10 46,81 34,96 1,01 0,28 82,55 61,42 1,75 3,08 15 15 20 5 2 0,100 0,50 47,19 35,12 0,32 0,15 83,68 62,81 0,71 0,44 15 15 20 5 2 0,010 0,10 35,47 26,13 5,91 4,99 84,39 62,46 11,81 6,27 15 15 20 5 2 0,010 0,50 39,45 29,53 4,01 2,99 75,32 57,44 4,76 2,92 15 15 20 5 2 0,001 0,10 31,10 23,10 0,77 0,44 83,01 63,98 8,46 6,93 15 15 20 5 2 0,001 0,50 39,03 29,08 4,23 2,90 76,54 56,73 5,97 4,45 15 15 20 5 4 0,100 0,10 48,58 37,06 0,86 0,76 73,57 58,69 2,55 0,40 15 15 20 5 4 0,100 0,50 49,24 37,56 0,02 0,02 72,36 58,35 0,04 0,04 15 15 20 5 4 0,010 0,10 41,38 31,13 5,93 5,70 71,34 56,55 1,81 1,56 15 15 20 5 4 0,010 0,50 45,45 34,87 0,44 0,58 71,93 56,31 3,09 1,98 15 15 20 5 4 0,001 0,10 41,83 31,47 1,64 1,50 73,73 56,88 2,76 1,24 15 15 20 5 4 0,001 0,50 42,62 31,74 1,61 1,26 70,95 54,86 1,53 2,15 15 15 20 5 10 0,100 0,10 51,68 41,18 0,27 0,13 50,20 37,18 1,42 1,20 15 15 20 5 10 0,100 0,50 51,77 41,29 0,01 0,01 49,27 36,32 0,04 0,02 15 15 20 5 10 0,010 0,10 47,86 38,76 2,74 2,32 54,78 41,14 5,17 4,52 15 15 20 5 10 0,010 0,50 48,23 38,58 2,06 1,47 55,01 41,20 5,21 4,84 15 15 20 5 10 0,001 0,10 43,49 34,47 2,08 1,51 58,77 44,47 6,04 4,65 15 15 20 5 10 0,001 0,50 49,39 39,62 1,11 1,10 51,08 38,50 1,99 2,78 15 15 30 1 1 0,100 0,10 291,08 140,63 541,68 227,19 392,58 152,13 735,88 253,30 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 145 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 30 1 1 0,100 0,50 50,69 40,35 1,37 1,62 63,42 37,32 1,63 1,21 15 15 30 1 1 0,010 0,10 37,77 29,25 4,63 4,02 69,17 49,59 12,29 11,39 15 15 30 1 1 0,010 0,50 42,81 34,17 3,87 2,93 65,85 42,63 1,24 1,23 15 15 30 1 1 0,001 0,10 26,50 19,46 2,82 3,09 70,64 54,47 10,09 7,83 15 15 30 1 1 0,001 0,50 31,21 24,27 4,01 3,16 61,21 46,73 7,24 5,32 15 15 30 1 2 0,100 0,10 47,33 35,16 0,00 0,00 83,38 62,96 0,00 0,00 15 15 30 1 2 0,100 0,50 47,34 35,22 0,03 0,11 83,41 63,04 0,05 0,14 15 15 30 1 2 0,010 0,10 43,30 32,24 3,12 2,21 74,99 54,46 5,75 5,56 15 15 30 1 2 0,010 0,50 43,11 32,27 2,24 1,35 76,91 56,49 4,13 4,77 15 15 30 1 2 0,001 0,10 26,76 18,82 2,42 2,01 79,29 61,23 8,30 6,05 15 15 30 1 2 0,001 0,50 28,68 21,51 3,21 2,57 74,48 59,43 3,21 4,05 15 15 30 1 4 0,100 0,10 49,25 37,56 0,01 0,01 72,37 58,36 0,02 0,02 15 15 30 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,01 72,37 58,37 0,01 0,01 15 15 30 1 4 0,010 0,10 47,91 36,42 2,75 1,95 70,20 55,60 3,28 4,21 15 15 30 1 4 0,010 0,50 48,88 37,33 1,04 1,01 71,62 57,68 0,97 1,08 15 15 30 1 4 0,001 0,10 28,36 19,79 1,61 1,27 79,83 60,27 11,36 7,37 15 15 30 1 4 0,001 0,50 31,52 23,25 2,37 1,62 72,11 55,63 4,20 3,08 15 15 30 1 10 0,100 0,10 51,78 41,29 0,00 0,00 49,24 36,32 0,00 0,00 15 15 30 1 10 0,100 0,50 51,80 41,32 0,06 0,07 49,16 36,36 0,19 0,08 15 15 30 1 10 0,010 0,10 51,84 41,53 0,53 0,76 50,70 37,87 3,25 3,94 15 15 30 1 10 0,010 0,50 51,31 41,04 0,48 0,35 49,95 36,56 0,48 0,26 15 15 30 1 10 0,001 0,10 36,09 26,95 5,01 5,25 61,08 45,23 12,64 8,38 15 15 30 1 10 0,001 0,50 42,06 32,95 2,96 2,69 57,09 43,32 6,43 6,96 15 15 30 5 1 0,100 0,10 45,97 36,75 3,77 2,82 67,24 45,24 3,96 3,51 15 15 30 5 1 0,100 0,50 49,43 39,61 4,34 3,50 65,00 39,66 1,80 3,39 15 15 30 5 1 0,010 0,10 32,68 25,22 3,45 2,52 79,09 57,90 25,61 21,65 15 15 30 5 1 0,010 0,50 33,88 26,75 2,09 1,91 66,09 49,73 3,62 5,62 15 15 30 5 1 0,001 0,10 29,57 20,93 1,75 1,26 61,84 49,13 11,59 9,72 15 15 30 5 1 0,001 0,50 31,95 24,17 1,63 1,65 63,73 48,31 14,61 13,17 15 15 30 5 2 0,100 0,10 46,63 34,69 0,90 0,91 80,99 61,02 2,28 2,21 15 15 30 5 2 0,100 0,50 47,71 35,72 1,09 1,49 83,73 63,13 2,24 1,37 15 15 30 5 2 0,010 0,10 38,34 28,55 5,39 4,05 76,31 55,82 5,18 4,89 15 15 30 5 2 0,010 0,50 39,78 29,69 2,85 1,90 76,54 57,43 2,27 1,71 15 15 30 5 2 0,001 0,10 27,62 19,82 3,06 3,19 73,82 57,41 6,40 4,20 15 15 30 5 2 0,001 0,50 33,33 24,18 3,09 2,06 74,88 56,41 6,12 5,33 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 146 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 30 5 4 0,100 0,10 48,72 37,03 0,58 0,48 72,40 58,68 0,14 0,75 15 15 30 5 4 0,100 0,50 50,62 38,38 3,13 1,81 73,11 59,24 1,72 2,03 15 15 30 5 4 0,010 0,10 43,41 33,02 3,42 2,87 70,71 56,63 4,31 3,12 15 15 30 5 4 0,010 0,50 45,02 34,27 3,35 2,67 71,74 55,15 1,07 3,75 15 15 30 5 4 0,001 0,10 31,42 21,99 3,51 3,03 80,20 59,07 8,08 3,72 15 15 30 5 4 0,001 0,50 41,02 30,80 2,31 1,81 70,21 55,16 1,69 2,76 15 15 30 5 10 0,100 0,10 51,77 41,27 0,02 0,03 49,50 36,47 0,58 0,29 15 15 30 5 10 0,100 0,50 51,73 41,20 0,08 0,19 49,16 36,30 0,10 0,05 15 15 30 5 10 0,010 0,10 48,15 38,91 2,79 2,20 53,71 40,11 5,58 3,71 15 15 30 5 10 0,010 0,50 50,36 40,19 1,73 1,48 53,85 39,77 8,65 7,18 15 15 30 5 10 0,001 0,10 39,91 29,98 5,01 3,72 62,66 47,64 6,58 7,57 15 15 30 5 10 0,001 0,50 44,17 35,11 3,44 2,52 55,86 40,27 7,09 2,77 15 15 50 1 1 0,100 0,10 51,43 41,23 0,00 0,00 63,79 38,11 0,75 0,08 15 15 50 1 1 0,100 0,50 50,48 40,35 2,12 1,98 63,86 38,37 1,03 0,29 15 15 50 1 1 0,010 0,10 40,73 31,81 6,78 5,88 68,27 47,46 18,66 13,19 15 15 50 1 1 0,010 0,50 38,00 30,18 3,42 2,97 66,05 44,93 3,88 2,89 15 15 50 1 1 0,001 0,10 20,95 14,56 3,14 2,56 75,72 59,75 13,57 11,13 15 15 50 1 1 0,001 0,50 26,96 20,06 4,02 2,97 69,18 52,07 10,10 7,89 15 15 50 1 2 0,100 0,10 47,32 35,16 0,00 0,00 83,37 62,95 0,01 0,01 15 15 50 1 2 0,100 0,50 47,30 35,18 0,07 0,04 83,33 62,84 0,10 0,24 15 15 50 1 2 0,010 0,10 43,11 32,51 3,52 2,35 79,15 59,32 6,31 5,46 15 15 50 1 2 0,010 0,50 42,40 31,65 2,97 1,95 77,88 57,13 3,51 3,29 15 15 50 1 2 0,001 0,10 21,84 15,24 2,33 2,19 73,39 59,23 5,99 3,81 15 15 50 1 2 0,001 0,50 24,65 17,65 2,70 2,19 71,84 56,31 8,10 5,66 15 15 50 1 4 0,100 0,10 49,20 37,51 0,11 0,10 72,36 58,31 0,02 0,13 15 15 50 1 4 0,100 0,50 49,25 37,56 0,00 0,00 72,37 58,36 0,00 0,00 15 15 50 1 4 0,010 0,10 48,18 36,31 1,75 2,07 74,13 58,12 0,91 1,43 15 15 50 1 4 0,010 0,50 47,88 36,49 1,18 0,85 71,39 57,44 1,31 0,41 15 15 50 1 4 0,001 0,10 28,23 18,66 5,08 4,22 79,69 63,34 11,63 11,97 15 15 50 1 4 0,001 0,50 30,74 21,61 4,65 4,12 71,80 55,21 4,31 3,17 15 15 50 1 10 0,100 0,10 51,77 41,29 0,01 0,01 49,31 36,40 0,12 0,18 15 15 50 1 10 0,100 0,50 51,78 41,29 0,01 0,01 49,22 36,33 0,04 0,01 15 15 50 1 10 0,010 0,10 50,54 40,76 1,48 1,10 50,17 37,07 1,30 1,01 15 15 50 1 10 0,010 0,50 51,09 40,81 0,59 0,55 49,85 36,36 0,66 0,21 15 15 50 1 10 0,001 0,10 31,02 21,12 2,69 1,59 64,40 49,49 11,15 11,08 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 147 EK 5 LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS 1. HS. 2. HS D YB F ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 15 15 50 1 10 0,001 0,50 36,52 27,88 6,65 6,03 59,77 47,23 13,58 10,98 15 15 50 5 1 0,100 0,10 49,84 38,89 1,96 2,60 67,69 42,89 6,25 6,12 15 15 50 5 1 0,100 0,50 50,89 40,58 1,21 1,45 64,41 38,76 0,37 1,39 15 15 50 5 1 0,010 0,10 34,26 26,78 7,11 5,78 61,24 42,82 6,91 5,23 15 15 50 5 1 0,010 0,50 36,53 28,22 2,90 3,06 74,36 51,10 23,29 15,45 15 15 50 5 1 0,001 0,10 21,77 14,73 4,80 2,77 75,98 58,98 16,40 12,24 15 15 50 5 1 0,001 0,50 30,24 22,13 1,75 1,29 69,57 51,96 16,10 13,68 15 15 50 5 2 0,100 0,10 47,13 35,17 0,38 0,46 83,70 62,39 1,05 1,43 15 15 50 5 2 0,100 0,50 47,34 35,23 0,00 0,01 83,41 63,06 0,00 0,01 15 15 50 5 2 0,010 0,10 36,05 26,44 9,79 8,01 81,15 62,32 7,79 7,75 15 15 50 5 2 0,010 0,50 39,98 30,01 2,11 1,67 79,65 58,86 5,77 6,39 15 15 50 5 2 0,001 0,10 24,61 16,68 2,46 2,40 77,22 60,23 14,73 13,46 15 15 50 5 2 0,001 0,50 28,01 20,04 1,41 0,99 73,47 57,42 8,54 7,51 15 15 50 5 4 0,100 0,10 62,29 39,20 30,66 5,58 77,87 61,96 11,06 7,93 15 15 50 5 4 0,100 0,50 49,23 37,56 0,05 0,03 72,35 58,29 0,07 0,20 15 15 50 5 4 0,010 0,10 43,09 32,38 5,55 4,09 70,62 56,38 2,67 2,27 15 15 50 5 4 0,010 0,50 44,79 33,97 0,79 1,30 70,45 56,00 2,05 2,01 15 15 50 5 4 0,001 0,10 31,38 21,14 5,81 4,62 74,32 57,80 4,81 4,65 15 15 50 5 4 0,001 0,50 35,74 25,72 3,70 3,50 74,42 58,03 4,21 2,18 15 15 50 5 10 0,100 0,10 51,78 41,30 0,01 0,01 49,21 36,36 0,05 0,04 15 15 50 5 10 0,100 0,50 51,75 41,33 0,07 0,06 49,58 36,78 0,72 1,05 15 15 50 5 10 0,010 0,10 47,65 38,19 3,72 2,86 50,32 37,73 1,07 2,80 15 15 50 5 10 0,010 0,50 48,97 38,94 2,39 2,01 49,70 35,94 3,64 1,50 15 15 50 5 10 0,001 0,10 33,68 23,89 3,22 3,37 63,84 48,57 4,80 3,88 15 15 50 5 10 0,001 0,50 39,83 30,36 4,29 4,66 53,22 38,33 5,00 3,02 HS: Hücre Sayısı, D: Devir, YB: Yığın Boyutu, ÖO: Öğrenme Oranı, S: Seyreltme, SS: Standart Sapma *: Yuvarlama sonucu 0,01’den küçükse 0,00 alınmıştır. 148 EK 6 CNN-LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 5 5 1 0,1 0,1 35,68 28,44 0,21 0,12 60,77 40,90 1,65 1,66 8 1 5 5 1 0,1 0,5 36,67 29,03 1,78 0,80 62,31 42,65 5,79 6,31 8 1 5 5 1 0,01 0,1 37,25 28,72 0,56 0,65 55,16 37,16 2,86 1,64 8 1 5 5 1 0,01 0,5 40,18 30,78 3,83 2,87 61,51 42,36 7,96 6,80 8 1 5 5 1 0,001 0,1 37,30 28,88 0,21 0,46 53,55 35,60 1,00 1,00 8 1 5 5 1 0,001 0,5 42,68 33,27 9,73 8,78 63,52 45,37 14,44 16,19 8 1 5 5 2 0,1 0,1 41,80 32,21 6,07 4,69 69,22 50,12 10,92 12,89 8 1 5 5 2 0,1 0,5 42,17 33,00 8,34 6,58 72,00 53,99 12,85 15,23 8 1 5 5 2 0,01 0,1 43,21 34,19 12,37 11,53 65,56 47,97 20,13 22,82 8 1 5 5 2 0,01 0,5 39,70 30,44 4,03 2,88 60,19 40,77 9,20 8,59 8 1 5 5 2 0,001 0,1 39,44 30,38 3,14 2,31 56,94 38,73 7,46 6,19 8 1 5 5 2 0,001 0,5 40,41 30,60 2,01 1,29 62,35 40,01 7,38 4,80 8 1 5 10 1 0,1 0,1 38,39 29,85 2,97 1,70 67,29 48,11 6,56 7,45 8 1 5 10 1 0,1 0,5 36,60 28,93 1,26 0,47 62,36 42,68 5,29 5,58 8 1 5 10 1 0,01 0,1 42,63 33,20 9,77 8,72 66,74 48,19 16,45 19,10 8 1 5 10 1 0,01 0,5 39,64 30,37 3,26 2,31 61,40 41,51 6,72 5,83 8 1 5 10 1 0,001 0,1 36,95 28,46 0,35 0,43 53,96 35,34 1,52 0,64 8 1 5 10 1 0,001 0,5 38,01 29,06 0,75 0,64 57,50 37,73 1,40 1,91 8 1 5 10 2 0,1 0,1 36,08 28,76 0,53 0,44 60,80 40,94 3,92 3,92 8 1 5 10 2 0,1 0,5 36,60 28,98 1,74 0,82 62,28 42,65 5,54 6,01 8 1 5 10 2 0,01 0,1 38,56 29,80 2,97 1,94 58,02 39,70 6,91 5,23 8 1 5 10 2 0,01 0,5 37,65 29,02 1,07 0,67 56,39 37,31 3,34 1,99 8 1 5 10 2 0,001 0,1 37,28 28,89 0,27 0,22 54,20 35,80 1,41 0,65 8 1 5 10 2 0,001 0,5 37,78 28,88 0,79 0,67 56,70 38,58 2,04 1,51 8 1 5 20 1 0,1 0,1 35,91 28,85 0,55 0,77 59,10 39,22 3,17 3,17 8 1 5 20 1 0,1 0,5 35,65 28,42 0,17 0,09 60,73 40,87 1,31 1,31 8 1 5 20 1 0,01 0,1 37,67 29,47 1,62 1,54 56,54 38,77 5,24 3,25 8 1 5 20 1 0,01 0,5 39,62 30,29 2,95 2,12 63,11 43,33 6,43 6,33 8 1 5 20 1 0,001 0,1 48,17 38,85 15,27 14,13 72,89 56,71 25,50 28,80 8 1 5 20 1 0,001 0,5 37,87 28,99 1,10 0,73 57,91 38,24 4,01 2,01 8 1 5 20 2 0,1 0,1 36,86 29,54 1,51 1,78 59,44 39,93 6,24 5,69 8 1 5 20 2 0,1 0,5 35,72 28,51 0,20 0,19 60,50 40,60 2,16 2,21 8 1 5 20 2 0,01 0,1 36,83 28,71 0,46 0,44 54,32 37,04 2,34 1,28 8 1 5 20 2 0,01 0,5 36,90 28,71 0,71 0,44 54,67 36,17 2,60 1,68 8 1 5 20 2 0,001 0,1 42,55 33,75 12,84 11,91 63,44 46,57 21,26 23,71 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 149 EK 6 CNN-LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 5 20 2 0,001 0,5 37,64 28,79 0,38 0,27 56,50 37,50 0,78 1,16 8 1 5 40 1 0,1 0,1 35,63 28,38 0,08 0,07 60,86 41,01 0,86 0,87 8 1 5 40 1 0,1 0,5 35,62 28,39 0,11 0,05 60,76 40,92 0,84 0,84 8 1 5 40 1 0,01 0,1 39,93 30,72 4,65 3,33 65,40 46,68 11,25 12,06 8 1 5 40 1 0,01 0,5 36,77 28,68 0,61 0,55 56,74 37,36 3,58 2,44 8 1 5 40 1 0,001 0,1 36,66 28,43 0,24 0,18 54,16 36,61 1,11 0,75 8 1 5 40 1 0,001 0,5 37,26 28,50 0,21 0,15 55,75 37,28 0,72 0,52 8 1 5 40 2 0,1 0,1 35,83 28,45 0,41 0,15 61,54 41,68 2,12 2,14 8 1 5 40 2 0,1 0,5 35,63 28,39 0,12 0,06 60,82 40,97 0,97 0,97 8 1 5 40 2 0,01 0,1 37,19 29,07 0,85 0,95 55,51 37,77 3,34 1,81 8 1 5 40 2 0,01 0,5 37,76 28,93 1,29 0,87 59,59 39,43 3,12 2,22 8 1 5 40 2 0,001 0,1 36,73 28,48 0,14 0,10 54,12 36,43 0,52 0,54 8 1 5 40 2 0,001 0,5 37,49 28,76 0,75 0,62 56,21 37,32 1,66 1,01 8 1 5 50 1 0,1 0,1 35,68 28,45 0,29 0,06 60,76 40,89 1,68 1,65 8 1 5 50 1 0,1 0,5 35,62 28,48 0,09 0,19 60,11 40,24 1,48 1,54 8 1 5 50 1 0,01 0,1 38,08 29,75 4,05 2,74 60,41 42,08 10,88 11,25 8 1 5 50 1 0,01 0,5 37,46 29,16 3,06 1,94 62,37 42,97 8,22 8,70 8 1 5 50 1 0,001 0,1 36,52 28,19 0,33 0,29 54,65 37,32 0,68 0,65 8 1 5 50 1 0,001 0,5 37,52 28,71 0,47 0,32 56,86 38,14 1,61 1,10 8 1 5 50 2 0,1 0,1 35,64 28,38 0,10 0,05 60,91 41,07 0,83 0,83 8 1 5 50 2 0,1 0,5 35,64 28,57 0,08 0,29 59,59 39,70 1,87 1,93 8 1 5 50 2 0,01 0,1 36,10 28,41 0,80 0,22 56,94 38,64 4,38 2,32 8 1 5 50 2 0,01 0,5 38,02 29,24 2,22 1,45 60,67 40,63 5,36 4,76 8 1 5 50 2 0,001 0,1 36,39 28,06 0,47 0,30 54,62 38,05 0,98 0,43 8 1 5 50 2 0,001 0,5 37,10 28,51 0,29 0,16 55,21 36,85 1,00 0,78 8 1 10 5 1 0,1 0,1 35,87 28,57 0,50 0,48 59,73 39,79 4,35 4,37 8 1 10 5 1 0,1 0,5 36,95 29,35 1,44 0,67 61,47 41,87 6,72 7,10 8 1 10 5 1 0,01 0,1 42,57 34,02 11,43 10,17 62,11 46,70 20,49 21,95 8 1 10 5 1 0,01 0,5 37,67 28,90 0,85 0,55 56,94 38,16 2,79 1,74 8 1 10 5 1 0,001 0,1 37,35 28,95 0,36 0,39 54,36 35,90 1,14 0,73 8 1 10 5 1 0,001 0,5 37,51 28,95 0,58 0,60 53,93 35,16 2,89 2,51 8 1 10 5 2 0,1 0,1 38,47 29,77 3,09 1,91 66,51 47,01 5,01 5,73 8 1 10 5 2 0,1 0,5 35,88 28,87 0,31 0,59 58,69 38,80 2,99 3,00 8 1 10 5 2 0,01 0,1 37,13 29,09 0,43 0,60 53,39 36,16 1,76 1,15 8 1 10 5 2 0,01 0,5 38,81 29,85 2,45 1,76 58,26 39,27 5,81 4,43 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 150 EK 6 CNN-LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 10 5 2 0,001 0,1 37,66 29,35 0,83 0,64 56,36 37,23 2,05 0,79 8 1 10 5 2 0,001 0,5 37,95 29,15 0,64 0,16 56,78 37,82 3,49 2,81 8 1 10 10 1 0,1 0,1 39,29 30,93 7,13 5,37 67,54 48,63 11,05 13,21 8 1 10 10 1 0,1 0,5 36,29 28,99 0,51 0,83 60,21 40,33 4,61 4,61 8 1 10 10 1 0,01 0,1 37,74 29,44 1,58 1,73 55,18 38,18 2,97 1,31 8 1 10 10 1 0,01 0,5 39,63 30,27 2,51 1,81 61,61 41,36 5,15 4,49 8 1 10 10 1 0,001 0,1 37,28 29,03 1,00 0,82 56,15 37,36 4,09 2,34 8 1 10 10 1 0,001 0,5 38,00 29,12 1,10 0,69 56,30 37,62 3,08 2,09 8 1 10 10 2 0,1 0,1 36,63 29,18 0,97 0,59 60,75 41,01 5,86 6,07 8 1 10 10 2 0,1 0,5 36,38 28,69 1,25 0,44 62,95 43,26 4,00 4,28 8 1 10 10 2 0,01 0,1 38,36 29,42 1,93 1,12 59,29 40,02 4,25 2,21 8 1 10 10 2 0,01 0,5 38,93 29,86 1,59 0,97 59,83 39,61 4,25 3,47 8 1 10 10 2 0,001 0,1 37,14 28,93 0,35 0,30 54,04 36,27 1,24 1,45 8 1 10 10 2 0,001 0,5 38,00 29,26 0,66 0,65 55,69 37,95 3,16 2,44 8 1 10 20 1 0,1 0,1 36,00 28,40 0,10 0,04 62,91 43,02 0,37 0,35 8 1 10 20 1 0,1 0,5 35,76 28,61 0,30 0,26 60,04 40,13 2,61 2,63 8 1 10 20 1 0,01 0,1 36,51 28,50 0,39 0,57 53,90 36,66 1,29 0,87 8 1 10 20 1 0,01 0,5 40,68 30,98 1,86 1,36 65,24 44,44 3,41 3,58 8 1 10 20 1 0,001 0,1 36,76 28,51 0,22 0,12 53,69 36,25 0,33 1,02 8 1 10 20 1 0,001 0,5 37,49 28,77 0,48 0,22 56,14 37,80 1,98 1,51 8 1 10 20 2 0,1 0,1 36,09 28,71 0,69 0,45 61,06 41,23 3,89 3,95 8 1 10 20 2 0,1 0,5 35,99 28,55 0,82 0,27 61,80 41,99 3,09 3,21 8 1 10 20 2 0,01 0,1 42,44 33,13 9,53 8,37 65,68 47,56 16,89 19,04 8 1 10 20 2 0,01 0,5 39,01 29,95 1,91 1,13 60,67 40,93 4,82 3,24 8 1 10 20 2 0,001 0,1 36,85 28,46 0,40 0,28 54,42 36,91 1,02 0,88 8 1 10 20 2 0,001 0,5 37,31 28,70 0,35 0,25 54,44 36,37 1,56 1,38 8 1 10 40 1 0,1 0,1 35,85 28,72 0,35 0,44 59,77 39,87 3,11 3,09 8 1 10 40 1 0,1 0,5 35,67 28,47 0,15 0,21 60,45 40,57 1,74 1,80 8 1 10 40 1 0,01 0,1 35,90 28,25 0,46 0,74 55,38 36,97 2,46 1,39 8 1 10 40 1 0,01 0,5 38,26 29,58 2,51 1,56 61,64 41,44 6,02 5,85 8 1 10 40 1 0,001 0,1 36,33 28,28 0,25 0,20 54,40 37,25 1,35 1,59 8 1 10 40 1 0,001 0,5 38,55 29,42 1,43 1,03 59,33 39,16 3,12 1,44 8 1 10 40 2 0,1 0,1 35,97 28,51 0,37 0,09 62,10 42,18 2,41 2,39 8 1 10 40 2 0,1 0,5 35,75 28,39 0,23 0,05 61,56 41,70 1,24 1,21 8 1 10 40 2 0,01 0,1 35,95 27,72 0,42 0,35 57,80 39,09 2,61 2,07 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 151 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 10 40 2 0,01 0,5 37,22 28,77 1,33 0,70 58,70 39,03 3,99 2,59 8 1 10 40 2 0,001 0,1 36,70 28,51 0,17 0,20 54,49 37,20 1,04 1,39 8 1 10 40 2 0,001 0,5 37,32 28,63 0,37 0,26 55,73 36,63 1,10 1,01 8 1 10 50 1 0,1 0,1 35,72 28,37 0,17 0,01 61,47 41,61 1,00 0,98 8 1 10 50 1 0,1 0,5 35,85 28,48 0,23 0,21 61,47 41,57 2,27 2,31 8 1 10 50 1 0,01 0,1 36,58 28,46 0,61 0,46 58,83 38,98 4,11 2,54 8 1 10 50 1 0,01 0,5 36,51 28,54 1,35 0,72 61,77 41,85 4,47 4,62 8 1 10 50 1 0,001 0,1 36,50 28,20 0,35 0,16 56,15 39,62 0,94 1,08 8 1 10 50 1 0,001 0,5 37,20 28,63 0,81 0,45 55,98 37,59 2,22 1,74 8 1 10 50 2 0,1 0,1 35,64 28,36 0,07 0,02 61,03 41,19 0,47 0,47 8 1 10 50 2 0,1 0,5 35,74 28,50 0,22 0,23 60,66 40,77 2,20 2,23 8 1 10 50 2 0,01 0,1 36,73 28,32 0,50 0,19 58,32 39,01 3,32 1,68 8 1 10 50 2 0,01 0,5 38,10 29,31 2,21 1,45 62,19 42,05 5,24 5,61 8 1 10 50 2 0,001 0,1 36,34 28,15 0,26 0,11 55,51 38,55 0,58 1,18 8 1 10 50 2 0,001 0,5 37,88 29,01 0,97 0,67 57,95 38,92 2,87 2,18 8 1 15 5 1 0,1 0,1 37,12 29,09 0,99 0,52 63,73 44,03 5,16 5,31 8 1 15 5 1 0,1 0,5 35,94 28,62 0,51 0,30 60,99 41,19 3,10 3,25 8 1 15 5 1 0,01 0,1 39,77 30,43 3,61 2,67 60,74 41,55 7,37 5,80 8 1 15 5 1 0,01 0,5 39,69 30,45 2,13 1,44 60,13 40,69 5,42 3,63 8 1 15 5 1 0,001 0,1 37,16 28,62 0,21 0,43 54,09 36,03 1,14 1,24 8 1 15 5 1 0,001 0,5 38,13 29,46 0,77 0,48 56,06 37,16 2,97 3,12 8 1 15 5 2 0,1 0,1 38,39 29,96 1,96 1,46 62,38 43,03 6,77 4,51 8 1 15 5 2 0,1 0,5 36,90 28,98 1,03 0,57 63,29 43,49 4,96 5,15 8 1 15 5 2 0,01 0,1 37,06 28,59 0,73 0,36 55,36 37,48 2,00 1,40 8 1 15 5 2 0,01 0,5 38,01 29,19 1,90 1,25 57,26 38,19 4,84 3,26 8 1 15 5 2 0,001 0,1 36,91 28,75 0,08 0,25 52,84 34,69 2,14 1,44 8 1 15 5 2 0,001 0,5 38,14 29,41 1,12 0,76 55,09 37,61 3,43 2,99 8 1 15 10 1 0,1 0,1 37,32 29,42 2,91 1,63 63,81 44,30 7,17 7,98 8 1 15 10 1 0,1 0,5 35,66 28,70 0,17 0,35 58,75 38,85 1,80 1,84 8 1 15 10 1 0,01 0,1 37,53 29,10 0,94 0,82 55,74 37,86 3,51 1,90 8 1 15 10 1 0,01 0,5 38,58 29,66 1,29 0,81 59,30 39,71 3,04 2,27 8 1 15 10 1 0,001 0,1 37,05 28,62 0,42 0,35 54,95 37,35 1,75 1,80 8 1 15 10 1 0,001 0,5 38,31 29,37 0,86 0,48 58,79 39,92 4,00 2,84 8 1 15 10 2 0,1 0,1 36,03 28,72 0,74 0,45 60,72 40,89 3,83 3,89 8 1 15 10 2 0,1 0,5 36,60 28,88 2,22 1,14 63,12 43,57 5,20 5,84 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 152 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 15 10 2 0,01 0,1 37,43 29,02 0,93 0,59 55,82 37,98 3,82 2,24 8 1 15 10 2 0,01 0,5 38,38 29,48 1,57 0,95 57,73 38,55 5,04 3,57 8 1 15 10 2 0,001 0,1 36,93 28,50 0,37 0,26 54,73 36,67 2,35 2,51 8 1 15 10 2 0,001 0,5 37,63 28,83 0,24 0,15 54,84 35,55 1,64 1,42 8 1 15 20 1 0,1 0,1 36,03 28,47 0,60 0,20 62,48 42,62 2,26 2,32 8 1 15 20 1 0,1 0,5 36,24 28,97 1,03 1,37 60,07 40,20 4,11 4,14 8 1 15 20 1 0,01 0,1 38,02 29,12 1,85 1,31 60,09 40,29 3,08 2,11 8 1 15 20 1 0,01 0,5 38,19 29,45 2,45 1,60 59,59 40,00 6,26 5,50 8 1 15 20 1 0,001 0,1 36,42 28,21 0,20 0,06 54,93 38,21 1,85 1,65 8 1 15 20 1 0,001 0,5 39,61 30,24 1,01 0,75 60,82 40,69 1,66 1,56 8 1 15 20 2 0,1 0,1 36,10 28,81 0,82 0,61 60,49 40,69 4,14 4,22 8 1 15 20 2 0,1 0,5 35,69 28,39 0,15 0,09 61,12 41,26 1,28 1,28 8 1 15 20 2 0,01 0,1 37,63 29,12 1,47 0,58 59,02 39,70 3,70 2,24 8 1 15 20 2 0,01 0,5 38,97 29,99 3,10 2,11 59,63 40,29 7,40 6,37 8 1 15 20 2 0,001 0,1 36,65 28,46 0,32 0,29 55,28 37,49 2,57 2,00 8 1 15 20 2 0,001 0,5 38,31 29,39 0,95 0,50 57,63 37,52 3,17 2,31 8 1 15 40 1 0,1 0,1 35,64 28,50 0,10 0,23 60,14 40,26 1,74 1,80 8 1 15 40 1 0,1 0,5 35,94 28,55 0,54 0,17 61,51 41,63 2,95 3,00 8 1 15 40 1 0,01 0,1 36,24 28,29 1,25 0,95 56,68 37,86 3,52 2,09 8 1 15 40 1 0,01 0,5 38,79 29,70 1,36 0,87 64,70 43,88 2,84 2,91 8 1 15 40 1 0,001 0,1 36,32 28,08 0,13 0,16 55,65 38,95 1,44 1,14 8 1 15 40 1 0,001 0,5 37,67 28,90 0,89 0,49 57,30 38,22 3,13 2,19 8 1 15 40 2 0,1 0,1 36,06 28,73 0,60 0,52 60,76 40,92 3,84 3,88 8 1 15 40 2 0,1 0,5 35,74 28,56 0,17 0,39 60,12 40,25 2,37 2,39 8 1 15 40 2 0,01 0,1 36,54 28,41 1,33 0,73 57,06 38,08 4,18 2,44 8 1 15 40 2 0,01 0,5 38,72 30,23 1,18 0,66 58,59 39,60 6,47 3,95 8 1 15 40 2 0,001 0,1 36,43 28,28 0,16 0,08 55,55 38,34 1,01 0,27 8 1 15 40 2 0,001 0,5 38,27 29,23 0,75 0,52 57,99 39,40 1,89 1,79 8 1 15 50 1 0,1 0,1 35,66 28,52 0,18 0,19 60,10 40,20 1,90 1,94 8 1 15 50 1 0,1 0,5 35,86 28,47 0,40 0,14 61,63 41,76 2,22 2,24 8 1 15 50 1 0,01 0,1 36,95 28,88 1,67 1,15 57,06 38,51 5,12 2,79 8 1 15 50 1 0,01 0,5 36,85 28,97 2,59 1,52 62,07 42,58 5,55 5,59 8 1 15 50 1 0,001 0,1 36,35 28,21 0,31 0,08 55,84 38,91 0,47 1,44 8 1 15 50 1 0,001 0,5 38,45 29,40 1,15 0,76 59,10 39,06 3,03 1,98 8 1 15 50 2 0,1 0,1 35,76 28,60 0,25 0,48 60,02 40,17 2,52 2,52 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 153 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 15 10 2 0,01 0,1 37,43 29,02 0,93 0,59 55,82 37,98 3,82 2,24 8 1 15 10 2 0,01 0,5 38,38 29,48 1,57 0,95 57,73 38,55 5,04 3,57 8 1 15 10 2 0,001 0,1 36,93 28,50 0,37 0,26 54,73 36,67 2,35 2,51 8 1 15 10 2 0,001 0,5 37,63 28,83 0,24 0,15 54,84 35,55 1,64 1,42 8 1 15 20 1 0,1 0,1 36,03 28,47 0,60 0,20 62,48 42,62 2,26 2,32 8 1 15 20 1 0,1 0,5 36,24 28,97 1,03 1,37 60,07 40,20 4,11 4,14 8 1 15 20 1 0,01 0,1 38,02 29,12 1,85 1,31 60,09 40,29 3,08 2,11 8 1 15 20 1 0,01 0,5 38,19 29,45 2,45 1,60 59,59 40,00 6,26 5,50 8 1 15 20 1 0,001 0,1 36,42 28,21 0,20 0,06 54,93 38,21 1,85 1,65 8 1 15 20 1 0,001 0,5 39,61 30,24 1,01 0,75 60,82 40,69 1,66 1,56 8 1 15 20 2 0,1 0,1 36,10 28,81 0,82 0,61 60,49 40,69 4,14 4,22 8 1 15 20 2 0,1 0,5 35,69 28,39 0,15 0,09 61,12 41,26 1,28 1,28 8 1 15 20 2 0,01 0,1 37,63 29,12 1,47 0,58 59,02 39,70 3,70 2,24 8 1 15 20 2 0,01 0,5 38,97 29,99 3,10 2,11 59,63 40,29 7,40 6,37 8 1 15 20 2 0,001 0,1 36,65 28,46 0,32 0,29 55,28 37,49 2,57 2,00 8 1 15 20 2 0,001 0,5 38,31 29,39 0,95 0,50 57,63 37,52 3,17 2,31 8 1 15 40 1 0,1 0,1 35,64 28,50 0,10 0,23 60,14 40,26 1,74 1,80 8 1 15 40 1 0,1 0,5 35,94 28,55 0,54 0,17 61,51 41,63 2,95 3,00 8 1 15 40 1 0,01 0,1 36,24 28,29 1,25 0,95 56,68 37,86 3,52 2,09 8 1 15 40 1 0,01 0,5 38,79 29,70 1,36 0,87 64,70 43,88 2,84 2,91 8 1 15 40 1 0,001 0,1 36,32 28,08 0,13 0,16 55,65 38,95 1,44 1,14 8 1 15 40 1 0,001 0,5 37,67 28,90 0,89 0,49 57,30 38,22 3,13 2,19 8 1 15 40 2 0,1 0,1 36,06 28,73 0,60 0,52 60,76 40,92 3,84 3,88 8 1 15 40 2 0,1 0,5 35,74 28,56 0,17 0,39 60,12 40,25 2,37 2,39 8 1 15 40 2 0,01 0,1 36,54 28,41 1,33 0,73 57,06 38,08 4,18 2,44 8 1 15 40 2 0,01 0,5 38,72 30,23 1,18 0,66 58,59 39,60 6,47 3,95 8 1 15 40 2 0,001 0,1 36,43 28,28 0,16 0,08 55,55 38,34 1,01 0,27 8 1 15 40 2 0,001 0,5 38,27 29,23 0,75 0,52 57,99 39,40 1,89 1,79 8 1 15 50 1 0,1 0,1 35,66 28,52 0,18 0,19 60,10 40,20 1,90 1,94 8 1 15 50 1 0,1 0,5 35,86 28,47 0,40 0,14 61,63 41,76 2,22 2,24 8 1 15 50 1 0,01 0,1 36,95 28,88 1,67 1,15 57,06 38,51 5,12 2,79 8 1 15 50 1 0,01 0,5 36,85 28,97 2,59 1,52 62,07 42,58 5,55 5,59 8 1 15 50 1 0,001 0,1 36,35 28,21 0,31 0,08 55,84 38,91 0,47 1,44 8 1 15 50 1 0,001 0,5 38,45 29,40 1,15 0,76 59,10 39,06 3,03 1,98 8 1 15 50 2 0,1 0,1 35,76 28,60 0,25 0,48 60,02 40,17 2,52 2,52 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 154 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 8 1 15 50 2 0,1 0,5 35,78 28,46 0,34 0,11 61,26 41,37 2,05 2,03 8 1 15 50 2 0,01 0,1 35,91 27,88 0,84 0,44 56,67 38,17 1,74 0,74 8 1 15 50 2 0,01 0,5 38,56 29,59 1,51 1,04 63,42 42,50 2,95 2,96 8 1 15 50 2 0,001 0,1 36,30 28,03 0,28 0,17 56,30 39,75 1,37 3,05 8 1 15 50 2 0,001 0,5 37,81 28,96 0,53 0,40 59,93 41,12 5,14 4,94 16 1 5 5 1 0,1 0,1 36,56 29,36 1,40 1,69 59,53 39,62 5,07 5,06 16 1 5 5 1 0,1 0,5 39,24 30,44 3,78 2,28 68,56 49,73 7,76 8,84 16 1 5 5 1 0,01 0,1 38,12 29,23 1,88 1,12 58,14 39,08 4,77 2,91 16 1 5 5 1 0,01 0,5 39,20 30,09 2,25 1,50 59,37 39,89 5,61 4,21 16 1 5 5 1 0,001 0,1 43,13 34,25 12,73 11,89 63,27 46,08 21,63 24,26 16 1 5 5 1 0,001 0,5 38,61 29,71 2,68 1,86 57,02 39,09 7,08 5,80 16 1 5 5 2 0,1 0,1 38,08 30,17 3,36 2,18 58,82 40,60 10,34 10,60 16 1 5 5 2 0,1 0,5 41,06 31,78 6,38 4,99 71,79 53,50 9,33 11,23 16 1 5 5 2 0,01 0,1 43,18 34,73 11,97 10,78 62,75 47,67 21,01 22,43 16 1 5 5 2 0,01 0,5 38,98 30,22 1,97 1,73 57,40 39,23 5,38 2,89 16 1 5 5 2 0,001 0,1 37,35 28,84 0,07 0,21 54,18 36,12 1,12 1,25 16 1 5 5 2 0,001 0,5 43,19 34,36 12,79 11,95 63,77 47,04 21,47 23,87 16 1 5 10 1 0,1 0,1 36,41 28,73 0,80 0,10 62,95 43,13 3,96 4,06 16 1 5 10 1 0,1 0,5 36,37 28,59 0,57 0,15 63,75 43,92 2,34 2,37 16 1 5 10 1 0,01 0,1 45,90 36,61 12,70 10,99 70,29 54,48 22,98 25,17 16 1 5 10 1 0,01 0,5 38,41 29,49 2,00 1,19 59,30 39,57 5,35 3,54 16 1 5 10 1 0,001 0,1 37,03 28,83 0,45 0,70 53,84 36,83 1,75 1,10 16 1 5 10 1 0,001 0,5 43,03 33,90 12,60 11,86 65,06 47,59 20,40 23,18 16 1 5 10 2 0,1 0,1 35,93 28,55 0,49 0,19 61,45 41,52 3,19 3,23 16 1 5 10 2 0,1 0,5 35,81 28,74 0,36 0,53 59,35 39,46 2,85 2,84 16 1 5 10 2 0,01 0,1 36,94 28,42 0,32 0,14 55,67 37,83 1,38 1,00 16 1 5 10 2 0,01 0,5 38,54 29,68 1,65 0,92 58,48 38,80 4,76 3,02 16 1 5 10 2 0,001 0,1 37,11 28,57 0,18 0,12 53,07 34,99 0,76 0,57 16 1 5 10 2 0,001 0,5 43,14 34,16 12,73 11,93 64,58 47,03 20,93 23,72 16 1 5 20 1 0,1 0,1 36,36 28,94 0,68 0,79 61,08 41,22 4,71 4,75 16 1 5 20 1 0,1 0,5 37,18 29,29 3,44 2,08 64,11 44,71 6,86 7,87 16 1 5 20 1 0,01 0,1 40,44 31,48 7,79 6,30 62,95 45,21 15,15 16,74 16 1 5 20 1 0,01 0,5 41,49 32,27 7,41 5,94 64,47 45,90 15,11 16,79 16 1 5 20 1 0,001 0,1 36,72 28,29 0,34 0,24 54,56 36,62 1,09 0,66 16 1 5 20 1 0,001 0,5 37,51 28,75 0,44 0,18 55,79 37,33 1,99 1,69 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 155 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 5 20 2 0,1 0,1 36,18 28,60 0,26 0,22 62,82 42,93 3,29 3,33 16 1 5 20 2 0,1 0,5 36,17 28,93 0,57 0,68 60,11 40,21 4,33 4,33 16 1 5 20 2 0,01 0,1 41,51 32,62 9,97 8,64 63,52 46,39 17,77 19,61 16 1 5 20 2 0,01 0,5 37,03 28,56 0,72 0,38 56,04 37,48 2,98 2,15 16 1 5 20 2 0,001 0,1 36,83 28,35 0,09 0,15 54,47 36,39 1,19 0,94 16 1 5 20 2 0,001 0,5 42,90 34,04 12,65 11,75 64,80 47,80 20,51 23,03 16 1 5 40 1 0,1 0,1 35,73 28,49 0,31 0,18 60,70 40,81 2,12 2,13 16 1 5 40 1 0,1 0,5 35,69 28,43 0,04 0,21 60,84 40,96 1,63 1,70 16 1 5 40 1 0,01 0,1 39,35 30,98 4,59 3,93 60,54 43,45 10,77 10,91 16 1 5 40 1 0,01 0,5 37,56 29,07 0,55 0,48 59,75 39,77 4,84 3,87 16 1 5 40 1 0,001 0,1 36,78 28,40 0,44 0,16 55,53 37,78 1,01 0,72 16 1 5 40 1 0,001 0,5 37,18 28,55 0,40 0,12 56,15 37,80 0,92 0,84 16 1 5 40 2 0,1 0,1 35,49 28,36 0,24 0,14 60,33 40,47 0,89 0,91 16 1 5 40 2 0,1 0,5 35,64 28,40 0,11 0,10 60,79 40,94 1,13 1,15 16 1 5 40 2 0,01 0,1 36,45 28,38 1,06 0,54 55,87 37,42 3,29 1,91 16 1 5 40 2 0,01 0,5 37,31 28,65 1,24 0,75 58,41 38,57 3,18 2,23 16 1 5 40 2 0,001 0,1 36,67 28,39 0,02 0,13 54,48 37,61 0,83 0,99 16 1 5 40 2 0,001 0,5 36,91 28,54 0,49 0,23 54,66 36,56 1,39 0,98 16 1 5 50 1 0,1 0,1 35,56 28,45 0,03 0,09 60,04 40,18 0,75 0,77 16 1 5 50 1 0,1 0,5 35,70 28,51 0,22 0,22 60,41 40,52 2,06 2,10 16 1 5 50 1 0,01 0,1 36,24 28,18 1,00 0,52 57,58 38,21 3,81 2,54 16 1 5 50 1 0,01 0,5 37,32 29,24 3,03 1,88 60,20 40,94 9,12 9,65 16 1 5 50 1 0,001 0,1 36,75 28,49 0,41 0,60 54,85 37,51 1,20 0,76 16 1 5 50 1 0,001 0,5 37,04 28,51 0,34 0,12 55,06 36,68 1,49 1,46 16 1 5 50 2 0,1 0,1 35,70 28,40 0,20 0,05 61,14 41,28 1,33 1,32 16 1 5 50 2 0,1 0,5 35,75 28,42 0,24 0,07 61,34 41,48 1,59 1,58 16 1 5 50 2 0,01 0,1 36,40 28,30 0,60 0,44 56,56 38,04 3,36 1,98 16 1 5 50 2 0,01 0,5 37,00 28,48 0,73 0,48 58,70 38,89 2,38 1,55 16 1 5 50 2 0,001 0,1 36,54 28,38 0,15 0,17 54,44 37,39 1,05 0,94 16 1 5 50 2 0,001 0,5 42,73 33,69 12,14 11,23 65,01 47,50 19,89 22,52 16 1 10 5 1 0,1 0,1 40,96 31,98 4,10 2,17 68,63 50,22 11,72 13,12 16 1 10 5 1 0,1 0,5 38,18 30,62 4,09 2,57 60,89 41,57 10,30 11,58 16 1 10 5 1 0,01 0,1 38,51 29,75 2,44 1,64 57,14 38,89 6,25 4,27 16 1 10 5 1 0,01 0,5 41,09 32,14 2,97 2,46 61,15 42,57 7,96 6,88 16 1 10 5 1 0,001 0,1 37,31 28,82 0,63 0,51 53,97 35,50 1,73 0,39 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 156 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 10 5 1 0,001 0,5 37,36 28,97 0,24 0,36 55,06 37,30 2,34 2,48 16 1 10 5 2 0,1 0,1 43,39 34,35 8,53 6,48 69,70 52,60 15,56 16,58 16 1 10 5 2 0,1 0,5 35,79 28,59 0,33 0,18 60,37 40,44 2,72 2,75 16 1 10 5 2 0,01 0,1 37,64 28,96 0,61 0,39 56,32 37,98 2,46 1,74 16 1 10 5 2 0,01 0,5 38,25 29,67 1,89 1,09 55,62 36,93 5,95 4,29 16 1 10 5 2 0,001 0,1 37,17 28,81 0,25 0,24 53,93 35,41 0,90 1,22 16 1 10 5 2 0,001 0,5 38,35 29,77 0,86 0,88 55,24 36,85 2,12 1,74 16 1 10 10 1 0,1 0,1 36,26 28,80 1,19 0,41 61,55 41,78 4,62 4,95 16 1 10 10 1 0,1 0,5 36,11 28,48 0,45 0,13 63,03 43,16 1,82 1,82 16 1 10 10 1 0,01 0,1 38,15 29,17 1,47 1,03 58,75 39,49 3,29 1,86 16 1 10 10 1 0,01 0,5 37,47 29,19 1,39 0,74 55,88 37,57 3,79 2,79 16 1 10 10 1 0,001 0,1 36,97 28,70 0,26 0,27 55,20 37,58 1,35 1,02 16 1 10 10 1 0,001 0,5 37,17 28,62 0,17 0,14 54,97 36,20 0,97 1,19 16 1 10 10 2 0,1 0,1 36,81 29,03 1,72 0,75 63,11 43,48 5,64 6,12 16 1 10 10 2 0,1 0,5 35,89 29,01 0,53 0,70 57,77 37,86 2,39 2,40 16 1 10 10 2 0,01 0,1 37,37 29,20 1,40 1,68 54,85 37,79 1,15 1,38 16 1 10 10 2 0,01 0,5 38,98 29,93 3,06 2,11 58,82 39,39 7,35 5,88 16 1 10 10 2 0,001 0,1 36,91 28,52 0,18 0,17 53,97 35,89 1,60 1,74 16 1 10 10 2 0,001 0,5 37,66 29,05 0,50 0,22 54,75 36,62 2,75 1,61 16 1 10 20 1 0,1 0,1 36,03 28,46 0,45 0,12 62,70 42,83 1,86 1,84 16 1 10 20 1 0,1 0,5 35,83 28,56 0,30 0,24 60,83 40,93 2,68 2,68 16 1 10 20 1 0,01 0,1 36,83 28,64 0,59 0,46 55,50 37,30 3,15 1,77 16 1 10 20 1 0,01 0,5 38,22 29,41 1,72 0,98 59,19 39,19 5,12 3,64 16 1 10 20 1 0,001 0,1 36,80 28,69 0,21 0,39 54,13 36,84 0,93 0,66 16 1 10 20 1 0,001 0,5 37,57 28,83 0,57 0,30 56,52 38,04 2,10 0,82 16 1 10 20 2 0,1 0,1 35,89 28,65 0,57 0,18 60,55 40,65 3,30 3,39 16 1 10 20 2 0,1 0,5 35,79 28,37 0,21 0,04 61,85 41,99 1,06 1,03 16 1 10 20 2 0,01 0,1 38,59 29,87 2,21 1,88 58,43 40,18 5,28 2,97 16 1 10 20 2 0,01 0,5 38,72 30,19 1,44 1,08 56,83 38,55 6,22 3,45 16 1 10 20 2 0,001 0,1 36,68 28,47 0,15 0,20 54,38 37,10 0,97 0,90 16 1 10 20 2 0,001 0,5 37,40 28,69 0,40 0,33 54,87 37,32 0,85 1,58 16 1 10 40 1 0,1 0,1 35,75 28,54 0,43 0,13 60,48 40,60 2,46 2,48 16 1 10 40 1 0,1 0,5 35,61 28,73 0,08 0,17 58,30 38,35 0,86 0,91 16 1 10 40 1 0,01 0,1 38,00 29,35 3,83 2,64 61,25 41,94 7,87 8,16 16 1 10 40 1 0,01 0,5 38,23 29,53 2,21 1,35 62,50 42,58 6,98 6,66 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 157 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 10 40 1 0,001 0,1 36,79 28,39 0,06 0,29 55,38 38,01 1,72 1,24 16 1 10 40 1 0,001 0,5 37,48 28,84 0,80 0,40 56,34 37,89 2,52 1,93 16 1 10 40 2 0,1 0,1 35,58 28,54 0,10 0,16 59,59 39,69 1,37 1,42 16 1 10 40 2 0,1 0,5 35,66 28,46 0,24 0,08 60,53 40,66 1,65 1,64 16 1 10 40 2 0,01 0,1 36,36 28,58 1,01 1,21 54,45 37,01 1,95 1,29 16 1 10 40 2 0,01 0,5 38,15 29,22 1,49 0,96 60,93 40,26 2,63 1,87 16 1 10 40 2 0,001 0,1 36,61 28,52 0,21 0,37 54,28 37,50 0,74 1,03 16 1 10 40 2 0,001 0,5 37,17 28,47 0,31 0,13 56,07 37,85 1,46 1,51 16 1 10 50 1 0,1 0,1 36,32 28,57 0,84 0,30 63,49 43,71 2,70 2,83 16 1 10 50 1 0,1 0,5 35,94 28,57 0,37 0,25 61,35 41,45 2,97 2,97 16 1 10 50 1 0,01 0,1 35,73 28,37 0,40 0,72 55,04 36,87 3,18 1,75 16 1 10 50 1 0,01 0,5 36,95 29,02 1,41 0,60 59,58 39,54 5,98 5,33 16 1 10 50 1 0,001 0,1 36,45 28,37 0,17 0,12 54,94 38,22 0,54 0,51 16 1 10 50 1 0,001 0,5 36,82 28,34 0,11 0,04 55,24 37,15 0,76 0,60 16 1 10 50 2 0,1 0,1 35,97 28,55 0,41 0,23 61,70 41,81 2,88 2,91 16 1 10 50 2 0,1 0,5 35,77 28,46 0,23 0,17 61,19 41,30 1,99 2,02 16 1 10 50 2 0,01 0,1 37,29 28,95 2,83 1,85 58,20 39,55 6,47 4,94 16 1 10 50 2 0,01 0,5 36,34 28,24 0,53 0,20 57,02 37,64 3,43 2,49 16 1 10 50 2 0,001 0,1 36,47 28,30 0,14 0,09 54,50 37,94 0,57 1,16 16 1 10 50 2 0,001 0,5 37,23 28,59 0,60 0,32 55,97 37,44 1,76 1,25 16 1 15 5 1 0,1 0,1 37,75 30,32 2,83 2,77 59,81 40,29 7,71 8,03 16 1 15 5 1 0,1 0,5 36,77 28,71 0,76 0,33 65,11 45,36 1,85 2,11 16 1 15 5 1 0,01 0,1 38,94 30,34 2,99 2,87 57,42 40,08 4,72 3,82 16 1 15 5 1 0,01 0,5 39,15 30,03 2,06 1,32 59,85 40,08 5,01 2,83 16 1 15 5 1 0,001 0,1 36,96 28,78 0,08 0,27 54,16 37,12 0,69 2,00 16 1 15 5 1 0,001 0,5 37,57 29,29 0,66 0,39 54,28 36,21 2,03 1,18 16 1 15 5 2 0,1 0,1 37,10 29,15 1,07 0,43 61,74 42,41 6,15 4,92 16 1 15 5 2 0,1 0,5 38,12 29,68 2,81 1,55 66,68 47,46 6,48 7,30 16 1 15 5 2 0,01 0,1 37,83 28,99 1,22 0,73 57,49 38,56 2,84 1,95 16 1 15 5 2 0,01 0,5 38,25 29,85 1,43 1,83 54,82 38,15 1,88 1,54 16 1 15 5 2 0,001 0,1 36,89 28,42 0,35 0,16 55,66 37,67 0,76 0,61 16 1 15 5 2 0,001 0,5 37,63 29,04 0,28 0,28 54,19 35,54 1,89 2,46 16 1 15 10 1 0,1 0,1 36,48 28,87 1,01 0,52 62,19 42,48 4,84 5,02 16 1 15 10 1 0,1 0,5 36,32 28,74 0,94 0,39 62,21 42,45 4,27 4,44 16 1 15 10 1 0,01 0,1 37,76 29,47 1,23 1,02 55,27 37,76 4,03 2,16 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 158 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 15 10 1 0,01 0,5 38,43 29,54 2,25 1,47 58,75 39,04 5,38 3,81 16 1 15 10 1 0,001 0,1 37,33 28,67 0,93 0,53 56,07 37,62 3,09 1,73 16 1 15 10 1 0,001 0,5 37,59 28,86 0,77 0,49 55,63 35,97 2,51 1,77 16 1 15 10 2 0,1 0,1 36,05 28,53 0,62 0,24 61,29 41,59 4,21 3,98 16 1 15 10 2 0,1 0,5 39,11 30,44 4,13 2,56 67,99 49,14 8,37 9,59 16 1 15 10 2 0,01 0,1 36,87 28,64 0,42 0,58 54,52 37,10 1,39 0,85 16 1 15 10 2 0,01 0,5 39,42 30,41 3,33 2,22 59,59 40,58 7,91 6,12 16 1 15 10 2 0,001 0,1 36,77 28,48 0,21 0,06 54,56 36,99 0,84 0,99 16 1 15 10 2 0,001 0,5 37,19 28,92 0,30 0,35 54,44 37,04 0,98 0,71 16 1 15 20 1 0,1 0,1 36,56 28,86 1,46 0,58 62,90 43,20 4,88 5,29 16 1 15 20 1 0,1 0,5 36,47 28,97 0,68 0,83 61,48 41,65 4,89 4,93 16 1 15 20 1 0,01 0,1 37,72 29,85 2,09 2,02 55,15 38,41 3,56 2,08 16 1 15 20 1 0,01 0,5 36,84 28,70 0,57 0,46 55,04 36,51 3,05 1,93 16 1 15 20 1 0,001 0,1 36,65 28,42 0,11 0,11 54,60 37,40 0,67 1,07 16 1 15 20 1 0,001 0,5 36,69 28,42 0,34 0,29 54,80 36,95 1,66 1,61 16 1 15 20 2 0,1 0,1 36,04 28,90 0,36 0,69 59,44 39,57 3,81 3,78 16 1 15 20 2 0,1 0,5 35,82 28,59 0,35 0,65 60,47 40,62 2,97 2,96 16 1 15 20 2 0,01 0,1 36,38 28,35 0,39 0,24 54,38 37,09 1,87 1,24 16 1 15 20 2 0,01 0,5 39,31 30,08 2,98 2,12 61,44 42,01 6,88 6,51 16 1 15 20 2 0,001 0,1 36,62 28,37 0,20 0,10 54,70 37,26 0,85 0,72 16 1 15 20 2 0,001 0,5 37,36 28,76 0,56 0,24 55,56 37,03 2,67 1,89 16 1 15 40 1 0,1 0,1 36,03 28,58 0,66 0,19 61,82 41,96 3,17 3,24 16 1 15 40 1 0,1 0,5 35,75 28,63 0,29 0,52 59,73 39,88 2,47 2,47 16 1 15 40 1 0,01 0,1 36,15 28,41 0,46 0,51 54,80 36,74 2,22 1,35 16 1 15 40 1 0,01 0,5 36,51 28,31 0,66 0,27 59,22 38,91 2,33 1,82 16 1 15 40 1 0,001 0,1 36,66 28,38 0,27 0,20 55,40 38,34 1,44 1,14 16 1 15 40 1 0,001 0,5 36,92 28,57 0,46 0,07 54,90 36,97 1,99 1,48 16 1 15 40 2 0,1 0,1 35,94 28,84 0,58 0,31 59,38 39,48 3,64 3,69 16 1 15 40 2 0,1 0,5 35,61 28,41 0,07 0,12 60,53 40,67 1,09 1,13 16 1 15 40 2 0,01 0,1 36,38 28,81 1,04 1,23 53,56 36,62 1,34 1,15 16 1 15 40 2 0,01 0,5 37,96 29,38 2,56 1,76 58,05 39,27 6,71 5,45 16 1 15 40 2 0,001 0,1 36,46 28,38 0,16 0,19 54,46 38,24 0,90 1,04 16 1 15 40 2 0,001 0,5 37,12 28,52 0,28 0,12 55,34 37,12 1,33 1,19 16 1 15 50 1 0,1 0,1 35,68 28,52 0,13 0,24 60,15 40,25 2,00 2,06 16 1 15 50 1 0,1 0,5 36,04 28,53 0,59 0,14 62,23 42,38 2,76 2,79 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 159 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 16 1 15 50 1 0,01 0,1 35,92 28,32 1,10 0,42 56,32 37,07 3,47 2,29 16 1 15 50 1 0,01 0,5 36,04 28,29 0,55 0,34 61,83 41,76 2,47 2,38 16 1 15 50 1 0,001 0,1 36,57 28,66 0,54 0,50 54,07 37,89 0,85 1,30 16 1 15 50 1 0,001 0,5 37,20 28,53 0,38 0,24 56,02 37,57 1,20 0,92 16 1 15 50 2 0,1 0,1 35,89 28,46 0,39 0,09 61,91 42,04 2,07 2,06 16 1 15 50 2 0,1 0,5 35,59 28,54 0,06 0,20 59,56 39,66 1,45 1,52 16 1 15 50 2 0,01 0,1 36,06 28,21 0,53 0,50 56,45 38,07 3,59 1,50 16 1 15 50 2 0,01 0,5 36,49 28,39 0,91 0,48 56,78 37,47 2,96 1,79 16 1 15 50 2 0,001 0,1 36,38 28,22 0,18 0,09 55,59 38,65 0,84 1,10 16 1 15 50 2 0,001 0,5 37,39 28,66 0,55 0,38 56,60 37,92 1,04 0,62 32 1 5 5 1 0,1 0,1 40,13 31,41 6,08 4,20 68,70 50,12 11,06 12,93 32 1 5 5 1 0,1 0,5 42,64 33,63 9,59 7,48 72,28 54,42 14,41 17,21 32 1 5 5 1 0,01 0,1 39,96 31,65 5,34 5,54 56,84 40,98 4,39 7,45 32 1 5 5 1 0,01 0,5 37,31 28,88 0,92 0,67 55,23 37,03 3,15 1,86 32 1 5 5 1 0,001 0,1 37,19 28,70 0,35 0,25 54,82 37,14 0,94 1,22 32 1 5 5 1 0,001 0,5 38,01 29,29 1,47 1,02 56,41 36,86 3,54 2,78 32 1 5 5 2 0,1 0,1 39,73 31,06 6,55 4,92 67,92 49,02 11,05 13,17 32 1 5 5 2 0,1 0,5 39,74 30,87 4,69 3,25 68,72 49,85 8,74 10,22 32 1 5 5 2 0,01 0,1 37,33 29,25 0,98 1,03 53,34 36,55 1,99 1,31 32 1 5 5 2 0,01 0,5 38,80 29,66 2,76 2,03 59,45 40,01 5,31 4,39 32 1 5 5 2 0,001 0,1 36,99 28,68 0,18 0,22 53,05 35,53 0,71 0,80 32 1 5 5 2 0,001 0,5 37,35 28,73 0,19 0,11 54,90 36,47 0,88 1,27 32 1 5 10 1 0,1 0,1 36,41 28,60 0,67 0,19 63,81 44,01 2,56 2,60 32 1 5 10 1 0,1 0,5 36,71 29,18 1,11 1,23 61,28 41,49 5,58 5,71 32 1 5 10 1 0,01 0,1 39,40 30,00 2,48 1,75 61,74 41,72 4,68 3,37 32 1 5 10 1 0,01 0,5 40,74 31,84 4,39 4,43 59,62 42,26 6,33 5,73 32 1 5 10 1 0,001 0,1 37,25 28,94 0,46 0,67 54,05 36,44 1,49 1,17 32 1 5 10 1 0,001 0,5 37,21 28,85 0,22 0,50 53,29 35,39 1,58 1,21 32 1 5 10 2 0,1 0,1 41,62 32,72 3,38 3,67 67,38 49,11 11,41 11,39 32 1 5 10 2 0,1 0,5 36,23 28,52 0,57 0,18 63,37 43,53 2,12 2,14 32 1 5 10 2 0,01 0,1 37,68 29,10 1,92 1,14 56,62 38,41 4,81 2,76 32 1 5 10 2 0,01 0,5 39,43 30,75 2,36 1,82 58,13 39,92 6,66 4,57 32 1 5 10 2 0,001 0,1 36,89 28,62 0,15 0,21 54,19 36,96 1,30 1,33 32 1 5 10 2 0,001 0,5 37,10 28,62 0,29 0,27 54,22 36,26 0,68 0,81 32 1 5 20 1 0,1 0,1 36,35 28,95 1,00 0,72 60,83 41,06 4,97 5,17 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 160 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 5 20 1 0,1 0,5 35,98 28,44 0,38 0,11 62,56 42,69 1,66 1,65 32 1 5 20 1 0,01 0,1 40,16 31,53 7,88 6,27 60,97 44,13 16,02 17,26 32 1 5 20 1 0,01 0,5 37,62 29,34 0,95 1,29 56,23 37,67 4,21 2,15 32 1 5 20 1 0,001 0,1 36,74 28,66 0,07 0,23 53,69 37,01 0,72 0,63 32 1 5 20 1 0,001 0,5 37,03 28,63 0,24 0,24 54,12 36,13 1,40 0,95 32 1 5 20 2 0,1 0,1 36,45 28,72 1,11 0,38 62,82 42,90 3,62 3,65 32 1 5 20 2 0,1 0,5 37,06 29,13 1,80 0,95 64,01 44,38 5,62 6,12 32 1 5 20 2 0,01 0,1 41,32 32,77 10,00 8,51 61,60 45,53 18,59 20,00 32 1 5 20 2 0,01 0,5 39,32 30,05 1,79 1,27 61,79 40,98 3,75 2,54 32 1 5 20 2 0,001 0,1 36,69 28,44 0,15 0,21 54,06 37,02 0,90 1,30 32 1 5 20 2 0,001 0,5 36,90 28,58 0,07 0,16 53,87 36,38 0,97 1,08 32 1 5 40 1 0,1 0,1 35,71 28,45 0,31 0,09 60,88 41,01 1,82 1,80 32 1 5 40 1 0,1 0,5 35,67 28,41 0,15 0,09 60,90 41,05 1,31 1,32 32 1 5 40 1 0,01 0,1 38,40 31,11 2,34 2,74 53,94 37,69 2,68 1,56 32 1 5 40 1 0,01 0,5 36,88 28,95 1,55 0,69 57,53 37,82 5,65 4,47 32 1 5 40 1 0,001 0,1 36,76 28,53 0,17 0,31 54,57 37,60 1,24 0,79 32 1 5 40 1 0,001 0,5 47,57 38,15 14,61 13,38 72,72 56,70 24,38 27,34 32 1 5 40 2 0,1 0,1 35,60 28,44 0,09 0,11 60,29 40,43 1,14 1,17 32 1 5 40 2 0,1 0,5 35,77 28,41 0,26 0,07 61,51 41,64 1,61 1,59 32 1 5 40 2 0,01 0,1 36,56 28,36 1,14 0,54 56,68 38,08 3,44 1,91 32 1 5 40 2 0,01 0,5 36,19 28,13 0,47 0,18 56,15 37,14 1,48 0,84 32 1 5 40 2 0,001 0,1 36,70 28,56 0,05 0,19 54,12 37,26 0,91 0,46 32 1 5 40 2 0,001 0,5 37,05 28,53 0,44 0,26 55,20 37,02 1,64 1,41 32 1 5 50 1 0,1 0,1 35,62 28,48 0,17 0,11 60,18 40,30 1,52 1,54 32 1 5 50 1 0,1 0,5 35,65 28,37 0,12 0,03 61,07 41,23 0,77 0,76 32 1 5 50 1 0,01 0,1 40,44 31,22 3,21 2,05 67,79 49,87 10,91 10,81 32 1 5 50 1 0,01 0,5 37,09 28,98 1,13 0,70 60,33 40,61 6,03 4,83 32 1 5 50 1 0,001 0,1 36,69 28,65 0,10 0,29 53,89 37,41 0,79 0,51 32 1 5 50 1 0,001 0,5 36,91 28,45 0,39 0,22 55,19 37,14 1,51 1,20 32 1 5 50 2 0,1 0,1 36,38 28,76 1,80 0,83 62,62 43,01 4,61 5,13 32 1 5 50 2 0,1 0,5 35,69 28,41 0,24 0,05 61,05 41,19 1,39 1,37 32 1 5 50 2 0,01 0,1 39,75 30,60 6,20 4,88 64,75 45,79 11,94 13,61 32 1 5 50 2 0,01 0,5 36,33 28,77 0,88 1,00 53,29 35,09 2,46 1,75 32 1 5 50 2 0,001 0,1 36,66 28,52 0,08 0,14 54,15 37,37 0,87 0,49 32 1 5 50 2 0,001 0,5 36,99 28,46 0,36 0,12 55,00 36,95 1,11 0,65 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 161 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 10 5 1 0,1 0,1 38,15 29,99 3,93 2,54 65,00 45,78 8,73 9,89 32 1 10 5 1 0,1 0,5 37,27 29,55 2,25 1,34 62,22 42,63 7,40 8,04 32 1 10 5 1 0,01 0,1 37,22 29,05 0,83 1,13 54,15 36,95 1,02 1,00 32 1 10 5 1 0,01 0,5 38,45 29,55 1,98 1,37 58,72 38,75 3,91 2,45 32 1 10 5 1 0,001 0,1 37,34 28,81 0,68 0,36 55,46 37,23 2,31 1,25 32 1 10 5 1 0,001 0,5 37,73 29,06 0,60 0,27 55,59 37,37 2,68 1,93 32 1 10 5 2 0,1 0,1 40,61 31,64 6,81 5,19 70,93 52,58 10,32 12,32 32 1 10 5 2 0,1 0,5 42,93 33,63 9,33 7,93 73,78 55,94 13,03 15,56 32 1 10 5 2 0,01 0,1 37,97 29,44 1,39 1,57 55,96 38,69 2,97 1,65 32 1 10 5 2 0,01 0,5 39,33 30,44 2,94 2,27 57,82 39,97 7,05 5,33 32 1 10 5 2 0,001 0,1 37,19 28,73 0,37 0,32 54,64 36,48 1,33 0,90 32 1 10 5 2 0,001 0,5 37,62 28,80 0,64 0,41 55,77 37,42 2,43 1,99 32 1 10 10 1 0,1 0,1 37,61 29,23 1,75 0,88 66,40 46,99 4,45 4,95 32 1 10 10 1 0,1 0,5 36,12 28,46 0,44 0,16 63,20 43,33 1,46 1,48 32 1 10 10 1 0,01 0,1 38,31 29,92 1,13 0,80 56,05 38,27 5,07 2,45 32 1 10 10 1 0,01 0,5 40,30 31,12 2,69 2,02 60,99 41,98 7,43 4,98 32 1 10 10 1 0,001 0,1 36,80 28,57 0,11 0,11 53,78 36,53 1,34 1,26 32 1 10 10 1 0,001 0,5 37,43 28,74 0,15 0,22 55,93 37,69 2,15 0,82 32 1 10 10 2 0,1 0,1 37,06 29,29 2,94 1,74 61,82 42,39 7,68 8,44 32 1 10 10 2 0,1 0,5 37,58 29,65 1,77 1,08 63,01 43,52 7,56 8,15 32 1 10 10 2 0,01 0,1 36,92 28,78 0,37 0,55 54,05 36,79 1,79 0,98 32 1 10 10 2 0,01 0,5 38,57 30,07 0,64 0,73 56,34 38,56 4,34 1,75 32 1 10 10 2 0,001 0,1 37,02 28,70 0,21 0,22 54,20 36,12 1,95 1,55 32 1 10 10 2 0,001 0,5 37,10 28,70 0,28 0,20 54,44 36,09 1,28 0,79 32 1 10 20 1 0,1 0,1 36,16 28,66 1,16 0,43 61,90 42,16 3,96 4,27 32 1 10 20 1 0,1 0,5 35,82 28,50 0,48 0,14 61,13 41,27 2,48 2,51 32 1 10 20 1 0,01 0,1 39,56 31,37 3,19 2,78 57,56 41,03 7,05 5,18 32 1 10 20 1 0,01 0,5 36,23 28,07 0,54 0,28 55,63 36,92 1,51 1,49 32 1 10 20 1 0,001 0,1 37,20 29,05 1,30 1,35 53,91 37,54 1,61 0,95 32 1 10 20 1 0,001 0,5 37,08 28,59 0,65 0,38 55,33 37,22 2,01 1,41 32 1 10 20 2 0,1 0,1 37,28 29,51 1,07 0,85 62,12 42,49 7,02 7,35 32 1 10 20 2 0,1 0,5 36,39 28,81 0,66 0,49 62,16 42,34 4,40 4,45 32 1 10 20 2 0,01 0,1 37,77 29,37 0,90 0,80 56,70 38,75 4,39 2,36 32 1 10 20 2 0,01 0,5 37,79 29,15 1,67 1,03 57,53 38,42 4,69 3,01 32 1 10 20 2 0,001 0,1 36,66 28,40 0,26 0,19 54,91 37,81 1,39 1,49 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 162 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 10 20 2 0,001 0,5 37,00 28,57 0,24 0,18 54,59 36,49 0,93 0,81 32 1 10 40 1 0,1 0,1 35,72 28,42 0,26 0,06 61,22 41,36 1,55 1,53 32 1 10 40 1 0,1 0,5 35,86 28,60 0,26 0,27 60,69 40,76 2,96 2,99 32 1 10 40 1 0,01 0,1 36,82 28,49 1,47 0,64 58,39 39,16 3,68 2,02 32 1 10 40 1 0,01 0,5 36,84 28,66 1,47 0,69 60,47 40,10 3,54 2,85 32 1 10 40 1 0,001 0,1 37,04 28,77 0,32 0,37 55,64 38,61 2,27 1,42 32 1 10 40 1 0,001 0,5 36,66 28,41 0,14 0,24 54,58 37,14 1,06 1,00 32 1 10 40 2 0,1 0,1 35,84 28,82 0,35 0,52 58,92 39,03 2,90 2,89 32 1 10 40 2 0,1 0,5 35,77 28,45 0,32 0,14 61,26 41,38 1,98 1,98 32 1 10 40 2 0,01 0,1 36,92 28,71 0,36 0,47 56,54 38,15 4,08 2,29 32 1 10 40 2 0,01 0,5 37,52 29,16 1,50 0,81 57,46 38,31 5,42 3,83 32 1 10 40 2 0,001 0,1 36,48 28,44 0,24 0,18 54,36 37,54 1,47 1,46 32 1 10 40 2 0,001 0,5 36,98 28,51 0,33 0,19 54,89 37,23 0,49 0,79 32 1 10 50 1 0,1 0,1 35,99 28,63 0,45 0,30 61,20 41,32 3,35 3,35 32 1 10 50 1 0,1 0,5 35,57 28,41 0,04 0,06 60,37 40,52 0,61 0,63 32 1 10 50 1 0,01 0,1 35,49 27,78 0,62 0,56 57,45 38,23 2,94 1,47 32 1 10 50 1 0,01 0,5 37,14 28,79 2,18 1,35 62,03 41,86 5,01 5,28 32 1 10 50 1 0,001 0,1 36,62 28,41 0,37 0,09 54,96 38,21 1,18 0,65 32 1 10 50 1 0,001 0,5 37,03 28,54 0,48 0,20 55,57 37,67 1,90 1,09 32 1 10 50 2 0,1 0,1 35,92 28,38 0,61 0,50 62,04 42,17 2,87 2,96 32 1 10 50 2 0,1 0,5 35,65 28,44 0,14 0,15 60,58 40,71 1,51 1,55 32 1 10 50 2 0,01 0,1 36,07 28,62 1,64 1,78 54,40 37,54 2,40 1,28 32 1 10 50 2 0,01 0,5 37,46 28,92 1,97 1,20 60,21 40,43 5,32 4,46 32 1 10 50 2 0,001 0,1 36,94 28,56 1,04 0,60 56,25 39,14 2,34 1,29 32 1 10 50 2 0,001 0,5 36,85 28,45 0,46 0,18 54,82 37,05 1,26 1,05 32 1 15 5 1 0,1 0,1 38,41 29,86 3,79 2,54 67,58 48,41 6,60 7,80 32 1 15 5 1 0,1 0,5 37,85 29,68 4,10 2,67 65,73 46,47 7,55 8,81 32 1 15 5 1 0,01 0,1 39,19 30,24 4,65 3,47 58,56 40,25 9,45 8,81 32 1 15 5 1 0,01 0,5 38,76 30,03 2,58 1,88 56,79 38,66 6,44 4,54 32 1 15 5 1 0,001 0,1 37,25 28,77 1,01 0,67 55,11 37,42 2,07 1,75 32 1 15 5 1 0,001 0,5 37,19 28,73 0,29 0,18 54,40 36,52 1,49 1,39 32 1 15 5 2 0,1 0,1 45,93 35,65 7,66 6,05 78,64 61,77 10,54 12,97 32 1 15 5 2 0,1 0,5 37,50 29,58 4,03 2,53 64,32 45,01 7,89 9,12 32 1 15 5 2 0,01 0,1 38,13 29,21 1,42 0,90 57,95 39,00 3,94 2,22 32 1 15 5 2 0,01 0,5 38,37 29,73 2,34 1,65 56,14 38,36 5,74 3,74 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 163 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 15 5 2 0,001 0,1 37,05 28,62 0,43 0,15 54,97 37,55 1,31 1,52 32 1 15 5 2 0,001 0,5 37,23 28,82 0,54 0,64 54,88 36,89 2,05 2,11 32 1 15 10 1 0,1 0,1 37,21 29,09 1,26 0,47 65,02 45,49 5,05 5,44 32 1 15 10 1 0,1 0,5 36,30 28,95 0,81 0,89 60,63 40,78 4,62 4,67 32 1 15 10 1 0,01 0,1 39,51 30,39 2,45 1,50 60,51 40,63 6,73 4,43 32 1 15 10 1 0,01 0,5 38,48 29,73 2,28 1,43 58,41 39,12 5,81 4,10 32 1 15 10 1 0,001 0,1 36,99 28,48 0,39 0,17 55,44 38,00 1,76 0,77 32 1 15 10 1 0,001 0,5 38,06 29,09 0,73 0,50 58,18 39,13 2,06 0,80 32 1 15 10 2 0,1 0,1 37,36 29,29 2,95 1,73 64,96 45,54 6,27 7,05 32 1 15 10 2 0,1 0,5 36,40 28,87 1,27 0,58 61,78 42,08 4,96 5,29 32 1 15 10 2 0,01 0,1 39,41 30,80 2,08 1,98 57,71 40,25 5,78 3,00 32 1 15 10 2 0,01 0,5 38,55 29,83 2,75 1,78 57,62 38,61 6,86 5,02 32 1 15 10 2 0,001 0,1 36,88 28,72 0,22 0,12 53,89 36,72 1,45 1,17 32 1 15 10 2 0,001 0,5 37,24 28,56 0,33 0,11 55,51 37,26 1,11 0,91 32 1 15 20 1 0,1 0,1 36,51 28,73 0,72 0,24 63,51 43,67 3,68 3,81 32 1 15 20 1 0,1 0,5 36,95 29,48 0,92 1,26 60,44 40,65 6,31 6,42 32 1 15 20 1 0,01 0,1 37,36 28,65 1,06 0,61 58,93 39,17 2,21 1,49 32 1 15 20 1 0,01 0,5 39,08 30,05 4,63 3,47 61,55 42,68 8,32 8,53 32 1 15 20 1 0,001 0,1 37,34 29,03 0,61 0,62 54,67 37,37 3,13 1,88 32 1 15 20 1 0,001 0,5 36,94 28,45 0,14 0,12 54,59 36,67 1,40 1,12 32 1 15 20 2 0,1 0,1 36,54 29,14 0,82 1,08 60,56 40,68 5,26 5,34 32 1 15 20 2 0,1 0,5 35,93 28,79 0,48 0,63 59,69 39,80 3,42 3,40 32 1 15 20 2 0,01 0,1 38,63 29,79 3,64 2,56 59,20 40,91 7,55 6,09 32 1 15 20 2 0,01 0,5 37,40 28,68 0,62 0,38 57,11 38,20 2,19 1,12 32 1 15 20 2 0,001 0,1 36,60 28,49 0,14 0,22 54,61 37,79 1,20 0,73 32 1 15 20 2 0,001 0,5 37,02 28,65 0,50 0,24 54,71 37,03 1,18 0,88 32 1 15 40 1 0,1 0,1 35,76 28,60 0,26 0,31 60,03 40,13 2,58 2,59 32 1 15 40 1 0,1 0,5 35,66 28,46 0,19 0,12 60,54 40,66 1,62 1,64 32 1 15 40 1 0,01 0,1 37,09 28,48 1,16 0,56 60,22 40,04 3,86 2,07 32 1 15 40 1 0,01 0,5 36,12 28,39 0,72 0,32 59,87 40,39 5,13 4,64 32 1 15 40 1 0,001 0,1 37,00 28,47 0,97 0,60 57,29 39,36 1,98 1,13 32 1 15 40 1 0,001 0,5 37,18 28,72 1,05 0,61 55,64 37,67 2,91 1,70 32 1 15 40 2 0,1 0,1 35,42 28,47 0,35 0,32 59,31 39,41 1,16 1,23 32 1 15 40 2 0,1 0,5 35,70 28,37 0,14 0,05 61,40 41,55 1,00 0,99 32 1 15 40 2 0,01 0,1 37,82 29,01 1,98 1,17 60,35 40,30 4,27 2,79 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 164 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 32 1 15 40 2 0,01 0,5 36,59 28,38 0,53 0,29 56,25 37,31 3,09 2,29 32 1 15 40 2 0,001 0,1 36,62 28,42 0,33 0,10 55,21 38,57 0,82 0,99 32 1 15 40 2 0,001 0,5 36,99 28,45 0,43 0,20 55,06 37,01 1,83 1,14 32 1 15 50 1 0,1 0,1 35,60 28,42 0,06 0,12 60,46 40,61 1,03 1,06 32 1 15 50 1 0,1 0,5 35,94 28,49 0,44 0,16 61,94 42,07 2,40 2,43 32 1 15 50 1 0,01 0,1 35,34 27,89 0,37 0,55 56,34 37,51 3,80 2,76 32 1 15 50 1 0,01 0,5 36,57 28,63 0,59 0,19 62,38 42,72 5,26 4,75 32 1 15 50 1 0,001 0,1 37,03 28,51 0,64 0,34 56,47 38,67 2,03 0,93 32 1 15 50 1 0,001 0,5 36,82 28,61 0,21 0,47 53,66 36,19 1,24 0,65 32 1 15 50 2 0,1 0,1 35,78 28,39 0,38 0,14 61,80 41,94 1,76 1,74 32 1 15 50 2 0,1 0,5 35,66 28,40 0,13 0,09 60,88 41,02 1,23 1,24 32 1 15 50 2 0,01 0,1 36,63 28,58 0,41 0,38 57,91 38,92 3,76 1,39 32 1 15 50 2 0,01 0,5 37,10 29,30 2,13 2,49 56,11 37,78 3,37 1,74 32 1 15 50 2 0,001 0,1 36,50 28,19 0,17 0,08 55,83 38,30 0,73 0,39 32 1 15 50 2 0,001 0,5 36,97 28,55 0,64 0,30 55,21 37,08 2,42 1,74 64 1 5 5 1 0,1 0,1 40,26 31,10 4,61 3,11 70,64 52,13 7,85 9,33 64 1 5 5 1 0,1 0,5 45,33 36,68 10,46 11,14 65,43 49,02 12,17 11,03 64 1 5 5 1 0,01 0,1 38,13 30,02 1,80 2,05 54,34 38,17 1,98 2,33 64 1 5 5 1 0,01 0,5 47,68 38,19 13,90 12,65 72,83 56,72 23,76 26,58 64 1 5 5 1 0,001 0,1 37,14 28,57 0,51 0,24 54,92 36,85 1,54 1,17 64 1 5 5 1 0,001 0,5 37,44 28,87 1,00 0,65 55,38 37,38 2,69 1,90 64 1 5 5 2 0,1 0,1 44,49 34,42 7,65 6,72 77,30 60,08 9,62 11,77 64 1 5 5 2 0,1 0,5 42,89 33,32 7,36 5,58 74,03 56,30 11,08 13,36 64 1 5 5 2 0,01 0,1 43,56 34,39 11,90 10,92 66,28 48,61 19,75 22,07 64 1 5 5 2 0,01 0,5 39,93 30,68 3,64 2,55 60,83 41,26 7,72 6,79 64 1 5 5 2 0,001 0,1 37,58 28,92 0,47 0,52 55,51 37,26 2,04 0,85 64 1 5 5 2 0,001 0,5 37,43 28,96 0,31 0,33 54,32 35,95 1,62 1,48 64 1 5 10 1 0,1 0,1 36,57 28,65 0,72 0,24 64,37 44,58 2,44 2,51 64 1 5 10 1 0,1 0,5 38,29 29,72 3,07 1,87 67,51 48,33 5,87 6,82 64 1 5 10 1 0,01 0,1 36,98 29,21 0,53 0,66 52,72 35,68 1,08 0,60 64 1 5 10 1 0,01 0,5 42,47 32,41 2,55 1,97 67,25 46,54 4,39 5,07 64 1 5 10 1 0,001 0,1 37,18 29,09 0,66 0,85 53,41 36,32 1,37 1,29 64 1 5 10 1 0,001 0,5 37,32 28,96 0,87 0,63 54,49 36,89 2,96 2,09 64 1 5 10 2 0,1 0,1 40,27 31,58 2,91 1,17 66,45 47,73 11,65 12,72 64 1 5 10 2 0,1 0,5 38,25 29,66 2,56 1,47 67,48 48,27 5,49 6,24 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 165 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 5 10 2 0,01 0,1 38,16 29,95 1,19 1,31 55,09 38,17 3,95 2,28 64 1 5 10 2 0,01 0,5 38,86 29,81 2,39 1,61 59,45 40,05 5,79 4,76 64 1 5 10 2 0,001 0,1 37,35 28,83 1,21 0,62 55,77 38,20 3,37 2,21 64 1 5 10 2 0,001 0,5 37,38 28,67 0,37 0,20 55,35 37,08 1,18 0,99 64 1 5 20 1 0,1 0,1 35,72 28,46 0,57 0,24 61,03 41,17 2,48 2,52 64 1 5 20 1 0,1 0,5 35,97 28,43 0,59 0,20 62,42 42,60 1,98 2,03 64 1 5 20 1 0,01 0,1 39,42 30,25 3,76 2,68 61,67 42,50 7,80 7,51 64 1 5 20 1 0,01 0,5 37,89 29,69 1,37 1,57 56,19 38,01 4,81 2,84 64 1 5 20 1 0,001 0,1 36,99 28,81 0,62 0,67 54,83 38,35 1,98 1,34 64 1 5 20 1 0,001 0,5 42,37 33,64 12,59 11,57 63,29 46,77 20,99 23,18 64 1 5 20 2 0,1 0,1 36,69 29,08 1,13 0,79 61,92 42,18 5,58 5,84 64 1 5 20 2 0,1 0,5 36,67 28,67 0,52 0,21 64,93 45,10 1,36 1,49 64 1 5 20 2 0,01 0,1 36,79 28,83 0,42 0,77 54,83 37,48 2,05 1,02 64 1 5 20 2 0,01 0,5 41,10 32,30 10,12 8,76 62,54 45,50 18,07 20,03 64 1 5 20 2 0,001 0,1 36,90 28,65 0,30 0,29 54,43 37,44 1,51 0,91 64 1 5 20 2 0,001 0,5 36,82 28,45 0,10 0,06 54,34 36,38 0,63 0,70 64 1 5 40 1 0,1 0,1 35,60 28,37 0,02 0,01 60,78 40,94 0,22 0,22 64 1 5 40 1 0,1 0,5 35,85 28,57 0,24 0,38 60,78 40,91 2,75 2,74 64 1 5 40 1 0,01 0,1 37,86 29,54 4,45 3,07 60,42 42,41 10,95 11,47 64 1 5 40 1 0,01 0,5 37,54 28,85 1,91 1,21 61,29 40,83 4,09 4,03 64 1 5 40 1 0,001 0,1 37,03 28,65 0,60 0,43 55,84 38,70 2,23 1,35 64 1 5 40 1 0,001 0,5 36,65 28,28 0,22 0,10 55,04 37,50 0,61 0,93 64 1 5 40 2 0,1 0,1 36,34 29,43 1,00 1,25 57,24 37,33 3,57 3,62 64 1 5 40 2 0,1 0,5 35,67 28,46 0,24 0,11 60,64 40,76 1,73 1,73 64 1 5 40 2 0,01 0,1 38,12 30,08 1,94 2,01 57,17 39,35 4,86 2,32 64 1 5 40 2 0,01 0,5 38,41 29,48 2,11 1,38 62,62 42,18 3,68 3,02 64 1 5 40 2 0,001 0,1 42,29 33,75 12,58 11,43 63,21 47,51 20,97 22,70 64 1 5 40 2 0,001 0,5 36,87 28,49 0,29 0,12 55,46 37,41 2,06 1,11 64 1 5 50 1 0,1 0,1 35,74 28,39 0,23 0,04 61,42 41,56 1,34 1,32 64 1 5 50 1 0,1 0,5 35,68 28,36 0,11 0,02 61,29 41,45 0,71 0,70 64 1 5 50 1 0,01 0,1 40,00 30,74 5,73 4,35 67,88 49,17 11,16 12,70 64 1 5 50 1 0,01 0,5 36,65 28,65 2,50 1,49 60,52 40,73 5,98 6,31 64 1 5 50 1 0,001 0,1 42,12 33,13 11,63 10,58 65,10 48,19 18,80 21,05 64 1 5 50 1 0,001 0,5 37,19 28,56 0,63 0,31 56,31 38,06 2,08 1,47 64 1 5 50 2 0,1 0,1 35,67 28,60 0,17 0,38 59,46 39,59 2,00 2,02 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 166 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 5 50 2 0,1 0,5 35,62 28,40 0,12 0,04 60,72 40,87 0,88 0,88 64 1 5 50 2 0,01 0,1 35,75 27,85 0,81 0,87 57,52 38,62 2,99 1,48 64 1 5 50 2 0,01 0,5 39,10 30,50 6,48 4,91 61,98 43,77 13,37 14,79 64 1 5 50 2 0,001 0,1 42,19 33,44 12,42 11,36 64,43 48,27 20,07 22,02 64 1 5 50 2 0,001 0,5 36,77 28,67 0,13 0,34 53,76 36,60 1,00 0,49 64 1 10 5 1 0,1 0,1 40,59 31,63 6,55 4,78 70,20 51,79 10,62 12,59 64 1 10 5 1 0,1 0,5 37,67 29,45 2,75 1,57 65,59 46,20 6,41 7,13 64 1 10 5 1 0,01 0,1 38,35 29,54 2,12 1,32 57,63 38,86 5,46 3,25 64 1 10 5 1 0,01 0,5 39,05 30,21 3,25 2,18 58,31 39,18 7,60 5,95 64 1 10 5 1 0,001 0,1 37,51 29,07 0,83 0,81 55,39 38,30 2,59 2,52 64 1 10 5 1 0,001 0,5 37,27 28,75 0,45 0,28 54,73 36,74 2,54 2,02 64 1 10 5 2 0,1 0,1 38,82 30,29 3,44 1,99 66,62 47,68 8,75 9,76 64 1 10 5 2 0,1 0,5 36,56 28,65 1,02 0,42 64,28 44,58 2,89 3,12 64 1 10 5 2 0,01 0,1 38,59 30,11 1,12 1,61 56,53 39,63 2,88 1,48 64 1 10 5 2 0,01 0,5 39,09 30,48 1,44 1,59 56,92 39,23 4,88 2,31 64 1 10 5 2 0,001 0,1 36,85 28,61 0,18 0,19 53,77 36,01 0,78 0,86 64 1 10 5 2 0,001 0,5 37,67 29,48 1,39 1,64 53,22 36,44 0,95 2,12 64 1 10 10 1 0,1 0,1 38,84 31,15 6,08 4,10 62,18 43,17 12,49 14,40 64 1 10 10 1 0,1 0,5 36,43 28,79 0,61 0,50 62,50 42,69 4,25 4,30 64 1 10 10 1 0,01 0,1 41,72 33,11 7,87 7,96 61,20 44,32 7,07 10,76 64 1 10 10 1 0,01 0,5 39,08 29,87 2,11 1,50 61,18 40,84 4,12 3,14 64 1 10 10 1 0,001 0,1 37,14 28,91 0,38 0,53 54,19 37,16 1,85 1,31 64 1 10 10 1 0,001 0,5 37,35 29,12 0,58 0,94 53,75 36,33 1,90 1,43 64 1 10 10 2 0,1 0,1 37,81 29,55 3,41 2,09 66,19 46,90 6,90 7,90 64 1 10 10 2 0,1 0,5 37,14 29,29 2,51 1,26 63,39 43,92 6,95 7,63 64 1 10 10 2 0,01 0,1 38,60 29,94 3,27 2,20 57,81 39,86 7,48 5,72 64 1 10 10 2 0,01 0,5 38,52 29,82 2,27 1,54 57,87 38,97 5,97 3,96 64 1 10 10 2 0,001 0,1 36,93 28,56 0,48 0,29 55,06 37,50 1,77 1,85 64 1 10 10 2 0,001 0,5 37,12 28,63 0,39 0,21 54,48 36,36 1,56 1,37 64 1 10 20 1 0,1 0,1 36,57 29,74 1,19 1,40 56,42 36,49 3,52 3,55 64 1 10 20 1 0,1 0,5 35,64 28,47 0,13 0,18 60,36 40,49 1,61 1,65 64 1 10 20 1 0,01 0,1 36,23 28,02 0,59 0,31 55,97 37,59 1,02 0,73 64 1 10 20 1 0,01 0,5 37,97 29,25 1,80 1,15 59,19 39,74 5,28 3,67 64 1 10 20 1 0,001 0,1 37,00 28,51 0,45 0,14 56,17 38,67 1,35 0,53 64 1 10 20 1 0,001 0,5 37,35 28,74 0,57 0,43 55,79 37,28 2,00 1,34 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 167 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 10 20 2 0,1 0,1 37,29 29,75 1,85 2,06 60,84 41,11 6,82 7,08 64 1 10 20 2 0,1 0,5 36,81 29,34 1,60 1,06 61,04 41,43 6,70 7,21 64 1 10 20 2 0,01 0,1 37,29 28,97 1,06 0,65 56,00 37,97 3,97 2,37 64 1 10 20 2 0,01 0,5 38,65 29,71 3,01 2,01 59,47 40,12 7,00 5,31 64 1 10 20 2 0,001 0,1 36,84 28,80 0,34 0,50 53,76 37,36 0,60 0,72 64 1 10 20 2 0,001 0,5 37,00 28,61 0,42 0,09 54,81 36,91 1,70 1,14 64 1 10 40 1 0,1 0,1 35,72 28,65 0,12 0,40 59,39 39,51 2,36 2,40 64 1 10 40 1 0,1 0,5 35,69 28,41 0,26 0,05 61,11 41,25 1,39 1,36 64 1 10 40 1 0,01 0,1 42,50 33,48 7,08 6,56 66,89 49,32 11,43 12,95 64 1 10 40 1 0,01 0,5 38,44 29,75 4,08 2,79 63,57 43,83 8,22 9,26 64 1 10 40 1 0,001 0,1 36,67 28,37 0,25 0,23 55,55 38,44 1,23 0,91 64 1 10 40 1 0,001 0,5 37,15 28,61 0,37 0,18 55,87 37,96 1,71 1,06 64 1 10 40 2 0,1 0,1 36,16 28,79 0,60 0,31 60,98 41,12 4,25 4,32 64 1 10 40 2 0,1 0,5 35,64 28,40 0,16 0,07 61,01 41,14 1,62 1,59 64 1 10 40 2 0,01 0,1 37,91 29,76 3,05 3,20 57,58 39,84 3,64 2,63 64 1 10 40 2 0,01 0,5 37,99 29,94 2,54 2,96 56,53 38,98 4,02 2,66 64 1 10 40 2 0,001 0,1 36,82 28,53 0,33 0,29 55,06 37,96 1,77 0,80 64 1 10 40 2 0,001 0,5 36,79 28,50 0,12 0,14 54,22 36,56 1,10 0,81 64 1 10 50 1 0,1 0,1 35,72 28,40 0,21 0,05 61,26 41,40 1,38 1,36 64 1 10 50 1 0,1 0,5 36,21 28,58 0,74 0,24 62,81 42,99 3,07 3,15 64 1 10 50 1 0,01 0,1 35,32 27,74 0,83 0,46 56,61 37,34 2,72 1,73 64 1 10 50 1 0,01 0,5 37,18 29,03 2,29 1,16 63,36 43,49 5,91 6,49 64 1 10 50 1 0,001 0,1 36,60 28,46 0,56 0,35 55,33 38,62 1,70 1,09 64 1 10 50 1 0,001 0,5 36,95 28,63 0,39 0,65 54,62 37,16 1,50 0,74 64 1 10 50 2 0,1 0,1 36,09 28,54 0,55 0,20 62,43 42,56 2,77 2,83 64 1 10 50 2 0,1 0,5 35,87 28,48 0,51 0,13 61,66 41,81 2,35 2,37 64 1 10 50 2 0,01 0,1 35,32 27,42 0,32 0,37 57,33 38,33 1,96 1,16 64 1 10 50 2 0,01 0,5 36,95 28,96 1,84 1,11 57,60 38,24 5,42 4,14 64 1 10 50 2 0,001 0,1 36,83 28,56 0,43 0,38 55,49 38,64 1,41 0,55 64 1 10 50 2 0,001 0,5 36,87 28,54 0,30 0,12 54,90 37,45 1,50 0,89 64 1 15 5 1 0,1 0,1 37,34 29,32 2,75 1,55 64,64 45,15 6,44 7,19 64 1 15 5 1 0,1 0,5 42,55 33,00 5,12 3,44 72,41 54,58 11,35 12,97 64 1 15 5 1 0,01 0,1 38,67 29,56 1,87 1,19 59,15 39,83 4,71 3,61 64 1 15 5 1 0,01 0,5 37,15 28,74 0,48 0,15 54,59 35,68 2,55 2,27 64 1 15 5 1 0,001 0,1 36,85 28,64 0,11 0,20 53,80 36,30 0,78 0,81 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 168 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 15 5 1 0,001 0,5 37,23 28,73 0,30 0,38 55,34 37,44 1,45 0,76 64 1 15 5 2 0,1 0,1 37,87 30,25 2,55 2,57 60,79 41,29 7,96 8,23 64 1 15 5 2 0,1 0,5 37,31 29,15 1,09 0,41 64,93 45,39 5,22 5,51 64 1 15 5 2 0,01 0,1 38,15 29,48 2,49 1,56 57,10 38,89 5,92 3,99 64 1 15 5 2 0,01 0,5 38,28 29,88 2,07 1,63 55,47 38,18 5,46 3,08 64 1 15 5 2 0,001 0,1 37,05 28,72 0,31 0,35 53,96 36,18 1,83 1,44 64 1 15 5 2 0,001 0,5 37,02 28,68 0,24 0,23 54,27 36,50 1,30 0,99 64 1 15 10 1 0,1 0,1 36,18 28,65 0,59 0,33 62,07 42,23 3,64 3,69 64 1 15 10 1 0,1 0,5 36,07 28,85 0,51 0,52 59,98 40,14 4,06 4,10 64 1 15 10 1 0,01 0,1 38,52 30,04 2,27 2,44 57,29 39,58 3,92 2,57 64 1 15 10 1 0,01 0,5 37,50 28,97 0,96 0,85 56,57 37,67 3,67 2,17 64 1 15 10 1 0,001 0,1 37,79 29,52 1,67 1,89 54,48 38,04 1,66 1,98 64 1 15 10 1 0,001 0,5 37,53 29,29 1,37 1,86 54,85 37,23 1,15 1,82 64 1 15 10 2 0,1 0,1 36,09 28,40 0,64 0,50 61,80 42,60 4,53 3,71 64 1 15 10 2 0,1 0,5 37,74 29,32 1,81 0,86 66,45 47,09 4,94 5,48 64 1 15 10 2 0,01 0,1 38,55 30,16 3,15 3,47 56,54 39,96 2,32 3,75 64 1 15 10 2 0,01 0,5 38,60 29,57 1,58 1,01 59,29 39,49 4,34 2,87 64 1 15 10 2 0,001 0,1 37,61 28,99 0,79 0,48 56,31 38,12 2,73 1,53 64 1 15 10 2 0,001 0,5 37,07 28,73 0,52 0,20 54,49 36,90 2,14 1,65 64 1 15 20 1 0,1 0,1 36,57 28,99 2,00 0,93 62,15 42,52 5,68 6,29 64 1 15 20 1 0,1 0,5 35,72 28,45 0,12 0,20 60,89 41,01 1,82 1,87 64 1 15 20 1 0,01 0,1 37,77 29,90 1,46 1,93 54,80 37,79 2,94 1,56 64 1 15 20 1 0,01 0,5 37,36 28,67 1,03 0,62 58,50 38,79 2,99 1,71 64 1 15 20 1 0,001 0,1 36,78 28,44 0,10 0,03 55,05 38,12 0,49 0,35 64 1 15 20 1 0,001 0,5 37,34 28,75 1,22 0,69 55,99 37,78 3,51 2,32 64 1 15 20 2 0,1 0,1 37,30 28,97 1,18 0,53 66,21 46,69 2,88 3,26 64 1 15 20 2 0,1 0,5 36,64 28,85 1,07 0,36 63,30 43,58 4,60 4,83 64 1 15 20 2 0,01 0,1 37,94 29,18 2,13 1,30 58,69 39,65 5,41 3,53 64 1 15 20 2 0,01 0,5 36,62 28,68 0,23 0,38 53,78 35,63 2,35 1,80 64 1 15 20 2 0,001 0,1 37,86 29,38 0,68 0,96 56,42 38,99 3,10 1,27 64 1 15 20 2 0,001 0,5 36,92 28,46 0,27 0,16 55,07 37,32 1,39 1,17 64 1 15 40 1 0,1 0,1 36,27 28,75 0,59 0,50 61,93 42,10 4,08 4,10 64 1 15 40 1 0,1 0,5 36,08 28,47 0,54 0,17 62,89 43,04 1,96 1,98 64 1 15 40 1 0,01 0,1 36,45 28,52 1,72 1,95 56,62 38,30 3,27 1,45 64 1 15 40 1 0,01 0,5 37,63 29,72 2,51 1,45 58,02 38,58 7,78 7,10 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 169 EK 6 CNN LSTM Yönteminin Deneysel Sonuçları (Devam) Parametreler Eğitim Verisi Doğrulama Verisi Ort. Ort. SS SS Ort. Ort. SS SS F K HS D YB ÖO S RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE 64 1 15 40 1 0,001 0,1 36,43 28,33 0,21 0,12 54,88 38,23 0,34 0,45 64 1 15 40 1 0,001 0,5 36,88 28,38 0,15 0,11 55,62 37,54 0,59 0,42 64 1 15 40 2 0,1 0,1 36,22 28,73 1,52 0,60 61,85 42,18 4,44 4,86 64 1 15 40 2 0,1 0,5 35,70 28,55 0,26 0,22 60,16 40,26 2,23 2,25 64 1 15 40 2 0,01 0,1 36,68 28,43 0,55 0,30 56,72 38,21 2,91 1,94 64 1 15 40 2 0,01 0,5 37,69 29,25 1,97 1,15 59,16 39,40 6,50 5,39 64 1 15 40 2 0,001 0,1 36,57 28,64 0,41 0,46 54,16 37,96 1,16 1,12 64 1 15 40 2 0,001 0,5 36,74 28,59 0,15 0,27 54,29 37,35 0,99 0,57 64 1 15 50 1 0,1 0,1 36,10 28,49 0,72 0,26 62,81 42,99 2,34 2,43 64 1 15 50 1 0,1 0,5 35,75 28,42 0,27 0,02 61,39 41,52 1,58 1,55 64 1 15 50 1 0,01 0,1 36,46 28,03 1,09 0,66 60,54 39,99 3,11 1,88 64 1 15 50 1 0,01 0,5 35,60 28,37 0,58 0,69 57,30 37,63 3,87 3,45 64 1 15 50 1 0,001 0,1 36,62 28,44 0,42 0,19 55,21 38,34 1,20 0,54 64 1 15 50 1 0,001 0,5 37,47 28,71 0,56 0,29 57,37 38,71 1,69 1,16 64 1 15 50 2 0,1 0,1 35,74 28,51 0,26 0,16 60,66 40,76 2,21 2,23 64 1 15 50 2 0,1 0,5 35,58 28,41 0,06 0,07 60,43 40,59 0,73 0,74 64 1 15 50 2 0,01 0,1 36,57 28,15 0,82 0,43 58,71 39,61 2,07 1,02 64 1 15 50 2 0,01 0,5 36,11 28,26 0,71 0,57 56,53 36,93 2,92 2,41 64 1 15 50 2 0,001 0,1 36,52 28,46 0,14 0,15 54,51 38,15 0,58 0,80 64 1 15 50 2 0,001 0,5 36,75 28,31 0,13 0,06 55,46 37,34 0,85 0,89 F: Filtre, K: Kernel, HS: Hücre sayısı, YB: Yığın boyutu, ÖO: Öğrenme oranı, S: Seyreltme, SS: standart sapma 170 ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı : Ayşe Zeybel Peköz Doğum Yeri ve Tarihi : Yabancı Dil : İngilizce, Fransızca Eğitim Durumu Lise : Akif Ersezgin Anadolu Lisesi Lisans : Galatasaray Üniversitesi- Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans : Çalıştığı Kurum/Kurumlar : • Oyak Renault Otomobil Fabrikaları (2016-halen çalışmakta) • Eczacıbaşı Tüketim Ürünleri Grubu Kâğıt Fabrikası (2012-2016) İletişim (e-posta) : Yayınları : 171