Prediction of Non-Wood Forest Products Trade Using Artificial Neural Networks

سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 39

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JASTMO-16-7_002

تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1402

چکیده مقاله:

Wood and non-wood resources in the forests have occupied a very important place in human’s life, since the advent of history. And today, developing technology along with increasing needs enhance the importance of the other functions of forests, in parallel with wood production. Both in the world and as well in Turkey, one of the featured functions of forests is the production of Non-WoodForest Products (NWFP). Certain NWFPs are of high added value and are used in many such fields as food, pharmaceutics, and as well in cosmetics. It is emphatically essential to reveal the potential of these products by conducting studies. Vast contributions could be made to a country’s economy by increasing and utilizing these potentials. With this study, it is intended to reveal the existing as well as the future return within a period of six years to the Turkish economy of NWFPs through a utilization of the foreign trade and production data of the gone years.

نویسندگان

I. Yildirim

Depatmant of Forest Industrial Engineering, Faculty of Forestry, Karadeniz Technical Universty, P. O. Box: ۶۱۰۸۰, Trabzon, Turkey.

S. Ozsahin

Departmant of Woodworking Industrial Engineering, Faculty of Forestry, Karadeniz Technical Universty, P. O. Box: ۶۱۰۸۰, Trabzon, Turkey.

O. T. Okan

Depatmant of Forest Industrial Engineering, Faculty of Forestry, Karadeniz Technical Universty, P. O. Box: ۶۱۰۸۰, Trabzon, Turkey.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Akgul, I. ۲۰۰۳. Traditional Time Series Methods. Der Public., İstanbul, ...
  • Akgul, I. ۲۰۰۳. Traditional Time Series Methods. Der Public., İstanbul, ...
  • نمایش کامل مراجع