Derin Öğrenme Tabanlı Model ile Bir Olayın Sonraki Olma Zamanının Tahmini

Authors : Anıl UTKU, Muhammet Ali AKCAYOL

Pages : 1-15

Doi:10.2339/politeknik.620613

View : 40 | Download : 14

Publication Date : 2021-03-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bazı olayların olmadan önce olma zamanının tahmin edilebilmesine yönelik çalışmalar uzun yıllardır devam etmektedir. Böylelikle olay ortaya çıktığında meydana gelecek zararı minimuma indirmek veya elde edilecek faydayı maksimum yapmak amaçlanır. Bir müşterinin sonraki davranışının tahmini, doğal afetlerin sonraki olma zamanının tahmini, belirli bir zaman aralığında gelecek talep sayısının tahmini gibi çok farklı alanlarda sonraki olayların tahminine yönelik çalışmalar giderek artmaktadır. Ancak, literatürde suçların ve acil çağrıların meydana gelmeden önce sonraki olma zamanının ve olay türünün tahminine yönelik başarılı sonuç veren bir çalışma bulunmamaktadır. Suç analizi, tehdit altındaki bölgelerin güvenliğini sağlamayı, suç işlenme oranını azaltmayı ve kolluk kuvveti gücünden tasarruf etmeyi amaçlayan bir araştırma alanıdır. Suçun işlendikten kısa süre sonra çözümlenmesine yönelik çalışmalarda güncel teknolojilerin kullanımıyla yüksek başarı elde edilmektedir. Benzer şekilde acil çağrı analizi ile çağrılara yanıt süresi kısaltılmakta ve kaynak kullanımı optimize edilmektedir. Bu çalışmada, suç ve acil çağrı analizine yönelik derin öğrenme tabanlı bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model ile suç işlenmeden önce ve acil çağrı gelmeden önce bir sonraki olma zamanı tahmin edilmektedir. Geliştirilen model ile elde edilen sonuçlar, istatistiksel zaman serisi tahminleme yöntemlerinden olan ARIMA ile kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, geliştirilen derin öğrenme tabanlı modelin ileriye dönük zaman tahmininde ARIMA’dan daha başarılı olduğunu göstermiştir. 
Keywords : Suç Analizi, Acil Çağrı Analizi, Zaman Serisi Analizi, Derin Öğrenme, ARIMA

ORIGINAL ARTICLE URL