Öngörü modellemesi, makro politikaların oluşturulmasında önemli bir karar destek aracı olarak görülmektedir. Bilgisayar teknolojisindeki ilerlemeler sayesinde yapay zeka sistemlerinin karar destek araçları olarak kullanımları da gün geçtikçe artmaktadır. Yapay zeka tekniklerinden Yapay Sinir Ağları yöntemi, öngörü çalışmalarında kullanılabilecek ümit veren bir yöntem olarak araştırmacılar tarafından ilgi görmektedir. Bu çalışmada Bilişsel Haritalar yöntemi ile Yapay Sinir Ağları yöntemleri kullanılarak bir öngörü modeli kurulması çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öngörü veri seti olarak Türkiye’de işsizlik oranları verisi kullanılmıştır. İşsizlik problemi, dünya devletleri için olduğu kadar Türkiye için de en önemli sorunlar arasında yer almaktadır. İşsizliği etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve bu faktörler kullanılarak işsizlik tahminleri yapılması, işsizlik sorununa çözüm için hazırlanacak politikaların geliştirilmesinde karar destek bilgisi oluşturulmasına yardımcı olacaktır. Çalışmanın birinci aşamasında bilişsel haritalar yöntemi kullanılarak daha önce Türkiye ile ilgili makroekonomik çalışmaları bulunan beş akademisyenin görüşü alınıp Türkiye’de işsizliği etkileyen faktörler belirlenmiştir. Uzmanlar tarafından belirlenen on bir faktör, çalışmanın ikinci aşamasında çok katmanlı Yapay Sinir Ağı kullanılarak oluşturulan çok değişkenli bir öngörü modeline girdi olarak kullanılmıştır. Çalışmada 1988 ve 2004 yılları arasında dört dönemlik veriler kullanılmıştır. En iyi öngörü modeli, oluşturulan 24 değişik model arasından seçilmiştir. Çalışma sonunda en iyi tahmin modellerine mevsimsellikten arındırılmış veri seti ile ulaşıldığı görülmüştür. Çalışmada aynı zamanda çıktı katmanında kullanılan doğrusal ve doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarının, ağ performansına belirgin bir etkisi olmadığı, mevsimsel arındırma ve (0.1;0.9) ölçek aralığı kullanılmasının ise ağ öngörü performansını olumlu etkilediği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Bilişsel haritalar, Yapay Sinir Ağları, işsizlik.