Kaotik zaman serilerinin yapay sinir ağlarıyla kestirimi: Deprem verisi durumu
Chaotic time-series prediction with artificial neural networks: The case of earthquake data
- Tez No: 182851
- Danışmanlar: PROF.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kaotik Zaman Serilerinin Kestirimi, Deprem Kestirimi, Kaos Teorisi, Yapay Sinir Ağları, Zaman Serisi Analizi, Chaotic Time-series Prediction, Earthquake Prediction, Chaos Theory, ArtificialNeural Networks, Time-series Analysis
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu çalışmanın amacı; gelişen kaos analizi ve yapay zekâ yöntemleri sonucu kaotik zamanserilerinin ne oranda kestirilebileceğini belirlemektir. Sağlıklı kayıtların yapılmaya başlandığı1971 yılından başlayarak 1971-2005 arasında Marmara Denizi ve çevresinde gerçekleşmişdepremlerin büyüklükleri zaman serilerini oluşturmak için kullanılmıştır. Kaosundeterminizm içeren, zamanla değişen, doğrusal olmayan, karmaşık fakat belirli bir düzenegöre hareket eden yapısı nedeniyle, çalışmada, bu özelliklere sahip olduğu düşünülen depremverisinin kullanılması uygun görülmüştür. Bunun yanında yüzyıllardır kestirilmeye çalışılandepremlerin yarattığı can ve mal kayıpları bu tür çalışmaların yapılmasını anlamlı ve gereklikılmaktadır.Bu amacı gerçekleştirmede klâsik işaret işleme yöntemleri, Kaos Teorisi sonrasında ortayaçıkan analiz yöntemleri ve yapay sinir ağları ile analiz ve kestirim için çeşitli programlarkullanılmıştır.Yeteri kadar uzun, minimum anomali içeren, kaotik zaman serilerinin kestiriminde kaydadeğer başarı oranları elde edilmiştir. Kısa vadeli kestirimde uzun vadeli kestirimden daha iyisonuçlar alınmıştır. Ancak genel eğilimin kestirilmesindeki başarı, büyük depremlerinkestirilmesindeki başarıya yansımamıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is how successful chaotic time-series can be predicted after theprogress has been made in chaos analysis and artificial intelligence. Since the accuraterecordings began in 1971 magnitudes of the earthquakes occured in Marmara region between1971 and 2005 are utilized to generate the time-series. It is thought that because of thedeterministic, dynamic, nonlinear, complex structure of chaos which follows a definite orderfits also in earthquakes? features, thus it is appropriate for this thesis? outline. As an addition,earthquakes which have been tried to be predicted for centuries and have caused hugecasualties makes these types of studies meaningful and necessary.In order to acquire this goal there are used some signal processing methods, analysis toolspresented after chaos theory, artificial neural networks and some programs for both analysisand prediction.There has been acquired significant success rates from the prediction of the time-series whichare chaotic and long enough with minimum level of anomaly. Short-term prediction resultshas been better than long-term prediction?s. However, success in prediction of the generaltrend has not reflected to the prediction of major earthquakes.
Benzer Tezler
- Zaman serisi öngörüsü için yapay sinir ağlarına dayalı yeni bir bulanık fonksiyon yaklaşımı
A new fuzzy function approach based on artificial neural networks for time series forecasting
MEHMET RACİ AKTOPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU
- Doğrusal olmayan zaman serilerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Nonlinear time series prediction using artificial neural network
RAMAZAN CEVİZKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAAMMER GÖKBULUT
- Trade-profit maximization in stock markets neural networks as technical-analysis-indicator approximators
Yapay sinir ağlarının hisse senetleri piyasası işlemlerinde kazanç enbüyüklem eamacıyla teknik analiz göstergesi yaklaşıklaştırıcısı olarak kullanımı
HİKMET KIRMIZITAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR AKMAN
DOÇ. DR. NESRİN OKAY
- Rüzgar hız ve enerji verilerinin tahmini için kaotik yaklaşımla birlikte destek vektör regresyonunun kullanımı
The use of support vector regression in conjunction with the chaotic approach for the forecasting of wind speed and energy data
ELİF BEYZA ÇATALBAŞ ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. KASIM KOÇAK
- Forecasting nonlinear time series using partial least squares method
Doğrusal olmayan zaman serilerinin kısmi en küçük kareler yöntemi ile tahminlenmesi
MEFHARET ERTAÇ
Doktora
İngilizce
2014
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN FİRUZAN