Author :
Abstract
Piliç eti üretiminin en önemli girdi kalemi yem maliyetidir. Bu çalışmada, etlik piliç yemi fiyatlarının tahmin edilmesi amacıyla GRU (Gated Recurrent Unit) modeli kullanılmıştır. GRU modeli, zaman serisi analizinde etkinliği ile bilinen bir yapay zekâ algoritmasıdır. Bağımsız değişkenlerin doğru bir şekilde seçilmesi, tahmin edilen etlik piliç yemi fiyatlarının doğruluğunu büyük ölçüde etkilemektedir. Tasarlanan modelde, kesilen tavuk sayısı, üretilen tavuk eti miktarı, yumurta yemi fiyatı, süt yemi fiyatı, besi yemi fiyatı ve Amerikan Dolar Kuru bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Türkiye Yem Sanayicileri Birliği (TÜRKİYEM-BİR), Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) ve Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) elde edilen 1995-2024 dönemine ait aylık veriler kullanılarak, GRU modeli ile gelecek 12 ayın etlik piliç yemi fiyatları tahmin edilmiştir. Sonuçlar, modelin hem eğitim hem de test verisinde yüksek doğruluk sunduğunu (MAPE: %6,48 ve R²: 0,997) göstermektedir. GRU modeli, bağımsız değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenerek, gelecekteki fiyat hareketlerini doğru tahmin etme becerisi göstermiştir. Yapılan fiyat tahminleri, üreticilere maliyet avantajı sağlayarak stratejik planlamalarına katkı sunabilir.
Keywords
Abstract
The most important input item of broiler meat production is feed cost. In this study, GRU (Gated Recurrent Unit) model is used to predict broiler feed prices. The GRU model is an artificial intelligence algorithm known for its effectiveness in time series analysis. The correct selection of independent variables greatly affects the accuracy of the predicted broiler feed prices. In the designed model, the number of broiler slaughtered, the amount of broiler meat produced, laying hens feed price, dairy feed price, livestock feed price and US Dollar Exchange Rate are used as independent variables. Using monthly data for the period 1995-2024 obtained from Turkish Feed Industrialists' Association (TÜRKİYEM-BİR), Central Bank of the Republic of Türkiye (CBRT) and Turkish Statistical Institute (TURKSTAT), the GRU model is used to forecast broiler feed prices for the next 12 months. The results show that the model provides high accuracy (MAPE: 6.48% and R²: 0.997) on both training and test data. By learning the complex relationships between independent variables, the GRU model demonstrated the ability to accurately predict future price movements. Price forecasts can provide cost advantages to producers and contribute to their strategic planning.
