Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Mobil ve Genişbant Abone Sayısı, Mobil Trafik Hacmi, SMS ve MMS Miktarı Tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MEHTAP PARLAK
Danışman: Gonca Yildirim
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde, teknolojinin hızlı gelişimi ve cep telefonu ile bilgisayar gibi teknolojik ürünlerin yaygın kullanımı, elektronik haberleşme sektörünü günlük yaşamın vazgeçilmez bir unsuru hâline getirmiştir. Sektörün sürekli değişen dinamikleri ve artan kullanıcı taleplerine bağlı olarak her geçen gün üretilen veri miktarında da artış yaşanmaktadır. Sektörün kesintisiz hizmet sunma gerekliliği de göz önüne alındığında kaynakların etkin planlanarak yönetilmesi ve kullanıcı ihtiyaçlarının doğru analizi sektör için kritik öneme sahiptir. Bu kapsamda, ağ performansı, talep yoğunluğu, veri trafiği gibi bazı göstergelerin doğru biçimde tahmin edilmesi söz konusu stratejik süreçler için önemli katkılar sağlayacaktır. Bu bağlamda bu çalışmada, mobil ve genişbant internet abone sayıları, kısa mesaj servisi (SMS) ve çoklu ortam mesaj hizmeti (MMS) miktarları ile mobil ses trafik hacminin tahmini gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, bu göstergelerinin tahmininde yapay sinir ağı (YSA) kullanımının etkisini analiz etmek ve en yüksek doğruluğu sağlayan metodu belirlemektir. Bu kapsamda, mobil ses trafik hacmi için mevsimsel birleştirilmiş otoregresif hareketli ortalama (SARIMA), Holt-Winters ve YSA; diğer göstergeler için ise birleştirilmiş otoregresif hareketli ortalama (ARIMA), çift üstel düzeltme ve YSA yöntemleri kullanılmıştır. Her modelde en uygun parametreler belirlenmiş, YSA için farklı epok, gizli katman sayıları ile aktivasyon fonksiyonları test edilmiştir. Yöntem karşılaştırmalarında hata metrikleri olarak ortalama mutlak hata, ortalama mutlak yüzde hata ve ortalama kare hata kullanılmış; en iyi SARIMA modeli seçiminde ise Akaike bilgi kriteri ve Bayes bilgi kriteri dikkate alınmıştır. Çalışma sonunda ayrıca, yöntemlerin en iyi modelleri Kruskal-Wallis testi ile istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Bulgular, trend içeren serilerde YSA ve çift üstel düzeltmenin ARIMA'ya göre, mevsimsellik içeren serilerde ise Holt-Winters'ın SARIMA ve YSA'ya göre daha başarılı olduğunu göstermektedir. Çalışmanın diğer bir bulgusu, YSA özelinde, katman, nöron ve epok sayılarındaki artışın genellikle modelin performansında iyileşme sağladığı yönündedir. Bununla birlikte, çıktı katmanında doğrusal, sigmoid ve hiperbolik tanjant aktivasyon fonksiyonlarının kullanılmasının, düzeltilmiş doğrusal birime göre daha tutarlı ve benzer sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir.