Geri Dön

Box-jenkins zaman serisi analiz yöntemi ile ileri beslemeli yapay sinir ağları tahminlerinin karşılaştırması

Comparison between the box-jenkins and feed forward artificial neural network forecasts in time series analysis method

  1. Tez No: 192619
  2. Yazar: CANSEL BİÇEN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. REHA ALPAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Kestirim, Zaman Serileri, Yapay Sinir Ağları, Forecasting, Time Series, Artificial Neural Network
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Box-Jenkins Zaman Serisi Analiz Yöntemi ile İleri BeslemeliYapay Sinir Ağları Tahminlerinin Karşılaştırması. Hacettepe ÜniversitesiSağlık Bilimleri Enstitüsü Biyoistatistik Programı Yüksek Lisans Tezi,Ankara, 2006. Box Jenkins zaman serileri analizi yöntemi, kestirimlerdeyaygın bir şekilde kullanılan kabul görmüş bir yöntemdir. Box-Jenkinsyöntemi, doğrusal olmayan zaman serilerinde yetersizdir. Diğer taraftanyapay sinir ağları doğrusal ve doğrusal olmayan modellemede gelenekselistatistik tahmin yöntemlerine göre alternatif olarak kullanılmaktadır. Yapaysinir ağlarındaki en temel dezavantaj ise uygun olan model mimarisinibelirlemedeki güçlüklerdir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları ve Box-Jenkinsyöntemlerinin kestirim aracı olarak kullanılmasına ilişkin ayrıntılaraçıklanmıştır. Geri yayılım öğrenme algoritmasının mantığı gösterilmiştir. Heriki yöntem ile, Ankara İli SO2 ölçümlerine ilişkin 83 adet aylık veri kullanılarakkestirim yapılmıştır. Modellemede yer alan bazı önemli aşamalar yöntemlerbazında açıklanmıştır. SO2 ölçümlerine ilişkin veri örneği ile kurulan modeller,performans istatistikleri ile yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Comparison between the Box-Jenkins and feed forwardartificial neural network forecasts in time series analysis method.Hacettepe University Institute of Health Sciences, Ms Thesis inBiostatistics, Ankara, 2006. Box Jenkins time series analysis methodologyis an acceptable prediction methodology that has been widely used. Box-Jenkins methodology is inefficient for nonlinear series. Whilst artificial neuralnetwork has been used as an alternative to the traditional statisticalforecasting methods for linear and non-linear modelling. Most basicdisadvantage of the artificial neural network is the difficulties in the identifyingappropriate model architechture. This study presents in detail Box-Jenkinsand artificial neural network methodologies as a forecasting tool. Logic of theBack Propogation algorithm is shown. 83 monthly SO2 measurements data inAnkara municipality are forecasted by both methodologies. In modellingsome important methodology based stages are described. Constructedmodels with SO2 data are analysed by the performance statistics.

Benzer Tezler

  1. A comparison of time series and artificial neural network models for forecasting Turkey's monthly agricultural exports to Iraq

    Türkiye'nin Irak'a aylık tarımsal ihracatının tahmini için zaman serisi modelleri ile yapay sinir ağı modellerinin karşılaştırılması

    DIYAR MUADH KHALIL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İstatistikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Biyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CUMA AKBAY

  2. Finansal endekslerin öngörüsünde yapay sinir ağı modellerinin kullanılması: İMKB ulusal 100 endeksinin gün içi en yüksek ve en düşük değerlerinin öngörüsü üzerine bir uygulama

    Using artificial neural networks models for prediciting financial indexes: An application on prediciting of daily lowest and highest values of ISE national 100 index

    MEHMET FATİH BAYRAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. TURHAN KORKMAZ

  3. Zaman serileri analizinde Box-Jenkins modelleri

    Başlık çevirisi yok

    HAYDAR ŞENGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAKİ IŞIKAR

  4. Dünyada ve Türkiye'de enerji sektörünün genel durumu ve Türkiye'nin elektrik enerjisi üretim ve tüketim tahminleri

    General situation of the energy sector in the world and in Turkey and forecasts for Turkey's production and consumption of electrical energy

    ERİNÇ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. SUAT KÜÇÜKÇİFTÇİ

  5. Sağlık alanında zaman serileri analiz yöntemlerinin kullanılması ve modellerin karşılaştırılması

    Using of time series analysis methods in health field and comparison of models

    VEDİA BENNU ÖZCÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMRA ERDOĞAN