• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Enstitüler
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • İstatistik Ana Bilim Dalı
  • Yüksek Lisans Tez Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Enstitüler
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • İstatistik Ana Bilim Dalı
  • Yüksek Lisans Tez Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Yapay sinir ağına dayalı yüksek dereceli bulanık zaman serisi öngörü modeli / Ufuk Yolcu ; Danışman Vedide Rezan Uslu

Tarih

2008

Yazar

Yolcu, Ufuk

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Bulanık zaman serisi analizi yöntemleri geleneksel yöntemlere göre birçok avantajı olan etkili yöntemlerdir. Bulanık zaman serisi analizi yöntemlerinin klasik yöntemlerdeki kısıtlamalara sahip olmaması, son yıllarda bu yöntemlere olan ilgiyi arttırmaktadır. Zaman serisi gözlemleri bir önceki dönemde gözlemlenmiş veriye bağlı olabileceği gibi genellikle daha önceki dönemlerde gözlemlenmiş verilere de bağlıdır. Bu nedenle, yüksek dereceli bulanık zaman serisi yaklaşımları, birinci dereceden bulanık zaman serisi yaklaşımlarına göre daha iyi öngörü sonuçları verecektir. Bunun yanında yüksek dereceli bulanık zaman serisi yaklaşımlarında bulanık ilişki belirlenmesi, birinci dereceden yaklaşımlara göre, oldukça zor ve karmaşıktır. Bu çalışmada, bulanık ilişkilerin ileri beslemeli yapay sinir ağları ile belirlendiği, yüksek dereceli bulanık zaman öngörü modeli önerilmiştir. Önerilen yeni yaklaşımın uygulaması, literatürde sıkça kullanılan Alabama Üniversitesi kayıt verisine ve Türkiye Tüketici Fiyat Endeksi verisine uygulanarak literatürdeki diğer yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Sonuçta, önerilen yeni yöntemin bulanık ilişki belirlemedeki karmaşıklığı ortadan kaldırdığı gibi, diğer yöntemlere göre daha iyi öngörü sonuçları verdiği de görülmüştür.Anahtar Sözcükler: Kesikli bulanık küme, yüksek dereceli bulanık zaman serisi, bulanık mantık ilişki, yapay sinir ağları, öngörü.

Bağlantı

http://libra.omu.edu.tr/tezler/58537.pdf
https://hdl.handle.net/20.500.12712/27078

Koleksiyonlar

  • Yüksek Lisans Tez Koleksiyonu [140]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Ondokuz Mayıs

by OpenAIRE

Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Kütüphane || Ondokuz Mayıs Üniversitesi || OAI-PMH ||

Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Ondokuz Mayıs Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Ondokuz Mayıs:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.