A new fuzzy wavelet neural network design for time series prediction
Zaman serisi kestirimi için yeni bir dalgacık bulanık ağ tasarımı
- Tez No: 246872
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF OYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu tezde, işlem birimlerinde dalgacık fonksiyonu kullanan iki farklı bulanık sinir ağı modeli zaman serisi kestirimi ve sistem tanımlaması problemleri için önerilmiştir. Bu modellerin yapısı, bilinmeyen bir fonksiyonun giriş-çıkış verisinden bulanık kural tabanını elde etmek için kullanılan adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ASBÇS) fikrinden gelmektedir. Bu tezde adaptif dalgacık ağ (ADA) olarak adlandırılan birinci modelde dalgacık fonksiyonları kuralların koşul kısmında üyelik fonksiyonu olarak kullanılmaktadır. ASBÇS'de ise genellikle Gaussian tipindeki üyelik fonksiyonları kullanılmaktadır. Bulanık dalgacık sinir ağı (BDSA) olarak adlandırılan ikinci modelde, dalgacık fonksiyonları kuralların sonuç kısımlarında ASBÇS' deki sıfırıncı ya da birinci dereceden polinom yerine kullanılmıştır. Yaklaşık Newton yöntemine dayanan hızlı bir gradyan eğitim algoritması BDSA modellerinin bilinmeyen parametrelerinin optimal değerlerini bulmak için kullanılmıştır. ADA modelleri gradyan algoritmasını en küçük kareler yöntemiyle birleştiren bir hibrit algoritma kullanılarak eğitilmiştir. Literatürde ölçüt olarak kullanılan bazı benzetim örnekleri de modellerin etkisini göstermek için verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, two different neuro-fuzzy models which use wavelet basis functions in its processing units are proposed for time series prediction and system identification problems. The structure of introduced models comes from the idea of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) which is used for obtaining fuzzy rule base from the input-output data of an unknown function. The first model in this thesis is called as adaptive wavelet network (AWN) in which wavelet basis functions are used as membership functions in antecedent part of the rules whereas mostly Gaussian type membership functions are used in the ANFIS. In the second model which is called as fuzzy wavelet neural network (FWNN), wavelet basis functions are used in consequent part of the rules instead of zero or first order polynomial function in the ANFIS. A fast training gradient algorithm based on quasi-Newton methods is used to obtain the optimal values for unknown parameters of the FWNN models. The AWN models are trained by a hybrid algorithm which combines gradient algorithm with least square estimation. Simulation examples of some benchmark problems in the literature are also given to illustrate the effectiveness of models.
Benzer Tezler
- Kontrol ve sistem tanımlama uygulamaları için çok katmanlı dinamik bulanık ağ tasarımları
Multilayer dynamic fuzzy neural network design for control and system identification applications
SEVCAN YILMAZ
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF OYSAL
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Bulanık dalgacık çekirdek tabanlı aşırı öğrenme makineleri yaklaşımı ile sınıflandırma analizi
Classification analysis with fuzzy wavelet kernel extreme learning machines approach
ASLI KAYA KARAKÜTÜK
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZER ÖZDEMİR
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Intelligent tracking and guidance system for swift target manoeuvres under nonparametric uncertainty
Parametrik olmayan belirsizlik altında kıvrak hedef manevraları için akıllı hedef izleme ve güdüm dizgesi
LEVENT GÖKKUŞ
Doktora
İngilizce
1999
Uçak MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHİT ÇIRAY