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
- Tez No: 192619
- Danışmanlar: PROF.DR. REHA ALPAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Kestirim, Zaman Serileri, Yapay Sinir Ağları, Forecasting, Time Series, Artificial Neural Network
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
İstatistikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBiyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CUMA AKBAY
- 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
2007
İşletmeZonguldak Karaelmas Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. TURHAN KORKMAZ
- Zaman serileri analizinde Box-Jenkins modelleri
Başlık çevirisi yok
HAYDAR ŞENGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İstatistikİstanbul Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAKİ IŞIKAR
- 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
- 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
2016
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMRA ERDOĞAN