Bulanık zaman serileri öngörüsü için yeni bir model sınıfı / Cem Koçak; Danışman Erol Eğrioğlu
Özet
Bulanık zaman serisi yakla ımları, klasik zaman serisi yakla ımlarındakido rusallık, dura anlık ve gözlem sayısı gibi birçok kısıtlamaya gerek duymamaktadır.Bu nedenle günlük hayat zaman serisi çözümlemelerinde bulanık zaman serisiyöntemlerinin kullanımı sıklıkla tercih edilmektedir. Fakat, bulanık zaman serisiyakla ımlarının klasik zaman serisi yakla ımlarına göre önemli bir eksikli i sözkonusudur. Bu önemli eksiklik, literatürde geli tirilen bulanık zaman serisi modellerinintümünün AR (otoregresif) de i kenlerini kullanması, MA (hareketli ortalamalar)de i kenlerini de kullanan hiçbir çalı ma olmamasıdır. Fakat, klasik zaman serilerinde,çözümlenen verinin karakteristi ine göre otoregresif (AR), hareketli ortalamalar (MA)ve otoregresif hareketli ortalamalar (ARMA) olmak üzere 3 farklı model söz konusudur.Bu nedenle, literatürdeki bulanık zaman serisi modellerinin sadece AR modelleri olaraktanımlanması, model belirleme hatasına sebep olmaktadır. Öyleyse, bulanık zamanserisi yöntemlerindeki önemli bir eksiklik olan model belirleme hatasını ortadankaldırmak gerekmektedir. Bu eksikli i ortadan kaldırmak için, bu tez çalı masındaöncelikle bulanık AR, bulanık MA ve bulanık ARMA zaman serisi temel tanımlarıyapılmı ve AR de i kenlerinin yanında MA de i kenlerini de kullanan yeni bir birincidereceden bulanık ARMA(1,1) zaman serisi kestirim yöntemi çözüm algoritmasıgeli tirilmi tir. Önerilen bulanık ARMA(1,1) yöntemi ve bulanık zaman serisiliteratüründe temel yöntemler olarak kabul edilebilecek yedi farklı bulanık zaman serisiyöntemi, yedi farklı zaman serisi verisine uygulanmı ve böylece gelece e yönelikkestirim performansı açısından ayrıntılı bir kar ıla tırılma yapılmı tır. Böylece, önerilenyöntemin literatürdeki bulanık zaman serisi yöntemlerine göre avantajları tartı ılmı tır.
