Local residual conformal prediction for multi-step forecasting: development and comparative evaluation
Çok adımlı zaman serisi tahmini için yerel artık tabanlı konformal tahmin yöntemi: geliştirme ve karşılaştırmalı performans analizi
- Tez No: 1018825
- Danışmanlar: PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Zaman serisi tahmini; hava kalitesi izleme, enerji talebi tahmini, yenilenebilir enerji üretimi ve su kaynakları yönetimi gibi birçok gerçek dünya sisteminde önemli bir rol oynar. Derin öğrenme modelleri son derece doğru nokta tahminleri üretebilirken, genellikle tahmin belirsizliği hakkında doğrudan bilgi sağlamazlar. Bu sınırlama, belirsizliklerin tahmin ufku uzadıkça birikme eğiliminde olduğu çok adımlı tahmin problemlerinde daha da kritik hale gelir. Bu nedenle, güvenilir tahmin aralıkları oluşturma konusu son yıllarda önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu tezde, çok adımlı zaman serisi tahmini için Yerel Artık Konformal Tahmin (Local Residual Conformal Prediction, LRCP) adı verilen yeni bir konformal tahmin yaklaşımı önerilmektedir. Yöntem, bir temsil alanındaki artık benzerlikleri öğrenir ve yerel olarak benzer artık davranışları kullanarak uyarlanabilir tahmin aralıkları oluşturur. Bu şekilde önerilen çerçeve, farklı tahmin ufuklarında değişen belirsizlik modellerini daha iyi yakalamayı amaçlamaktadır. Önerilen yaklaşım dört gerçek dünya veri seti üzerinde değerlendirilmiştir: Air10, Güneş Radyasyonu, Elektrik Talebi ve Baraj Doluluk Oranı. Hem tek adımlı hem de çok adımlı tahmin ayarları altında kapsamlı deneyler yürütülmüştür. Yöntem, kapsam oranı, aralık genişliği ve Winkler skoru ölçütleri kullanılarak HopCPT, DSCP, AcMCP ve EnbPI gibi son dönemdeki konformal tahmin yaklaşımlarıyla karşılaştırılmıştır. Genel olarak, deneysel sonuçlar önerilen yöntemin farklı veri setleri ve tahmin ufukları genelinde rekabetçi ve istikrarlı bir aralık performansı sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Time series forecasting plays an important role in many real-world systems such as air quality monitoring, energy demand estimation, renewable energy production, and water resource management. While deep learning models can produce highly accurate point forecasts, they generally do not provide direct information about prediction uncertainty. This limitation becomes more critical in multi-step forecasting problems, where uncertainty tends to accumulate as the forecasting horizon increases. For this reason, reliable prediction interval construction has become an important research topic in recent years. In this thesis, a new conformal prediction approach based on local residual learning is proposed for multi-step time series forecasting. The method learns residual similarities in a representation space and constructs adaptive prediction intervals using locally similar residual behaviors. In this way, the proposed framework aims to better capture changing uncertainty patterns across different forecasting horizons. The proposed approach is evaluated on four real-world datasets: Air10, Solar Radiation, Electricity Demand, and Dam Occupancy. Extensive experiments are conducted under both single-step and multi-step forecasting settings. The method is compared with recent conformal prediction approaches including HopCPT, DSCP, AcMCP, and EnbPI using coverage, interval width, and Winkler Score metrics. Overall, experimental results show that the proposed method provides competitive and stable interval performance across different datasets and forecasting horizons.
Benzer Tezler
- Püskürtmeli kurutucuda disodyum oktaborat tetrahidrat üretimi ve modelleme çalışmaları
Experimental and modelling studies of disodium octaborate tetrahydrate production in a spray dryer
ERCAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2009
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAYAT NASÜN SAYGILI
- Türkiye astrojeodezik ve astrogravimetrik jeoidinin belirlenmesi
Study on the determination of the Turkish astrogeodetic and astrogravimetric geoid
OSMAN ALP
- Ötektik altı Al-Si alaşımlarında 5/1 tibör ön alaşımı ile tane inceltme işleminin sertlik ve mikroyapı üzerindeki etkisinin belirlenmesi
The effects of grain refining conditions using 5/1 tibor alloy upon the microstructure and hardness of hypoevtectic Al-Si alloys
RASİM ERDOĞAN
- Helikopter rotor pali dinamik yüklemesi altında yorulma çatlak analizi
Başlık çevirisi yok
TAMER İLHAN
- Lageos I ve lageos II için doğruluk analizi
Başlık çevirisi yok
GAYE KIZILSU
Doktora
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiÖlçme Tekniği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET ŞAHİN