Geri Dön

Yapay sinir ağları metodolojisi ile zaman serisi analizi : Teori ve uygulama

Time series analysis with artificial neural networks methodology : Theory and application

  1. Tez No: 227201
  2. Yazar: BURAK ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. IŞIL AKGÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Bölümü
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 241

Özet

Bu çalışmada; ekonomik zaman serileri analizinde yeni bir teknik olan yapay sinir ağları metodolojisi ile zaman serisi analizi konusunun teorik ve uygulamalı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışma dahilinde yapay sinir ağları metodolojisi ile zaman serisi analizinin nasıl yapılacağı teorik olarak açıklanmış ve ardından bir uygulamaya yer verilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlar, klasik modellerden elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmış ve her modelin öngörü performansı değerlendirilmiştir. Sonuç olarak yapay sinir ağları analizlerinin, klasik yöntemlere güçlü bir alternatif olabileceği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to examine both theoretical and applied analysis with artificial neural networks methodology as a new techique. Within study, it was theoretically stated that how to make time series analysis with artificial neural networks and then an application was included. Also, reached results were evaluated with the reached results of classical models and predict performance of each model was commented. Evantually, it was seen that artificial neural networks analyses could be strong alternative method to classical models.

Benzer Tezler

  1. Sign predictability of intraday price returns to formulate appropriate trading strategies with optimum set of equities

    Optimum hisse senedi kümesi ile uygun işlem stratejileri oluşturmak için gün içi fiyat getirilerinin işaret tahmin edilebilirliği

    ABDURRAHMAN KILIÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  2. Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme

    Forecasting maritime trade indexes by using the time series models

    KAAN KOYUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU

  3. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  4. Real-time crash risk analysis using deep learning

    Derin öğrenmeyle gerçek zamanlı kaza risk analizi

    SAEID MORADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  5. Recurrent neural network based approaches for electricity consumption forecasting

    Tekrarlayan sinir ağı tabanlı elektrik tüketim tahmini

    ALPER TOKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL