Geri Dön

Hibrit radyal tabanlı fonksiyon ağları ile değişken seçimi ve modelleme: Menkul kıymet yatırım kararlarına ilişkin bir uygulama

Variable selection and prediction using hybrid radial basis function neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 287680
  2. Yazar: OĞUZ AKBİLGİÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMPARSUN BOZDOĞAN, PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Hisse senetleri, Menkul kıymetler, Performans analizi, Radyal tabanlı fonksiyon ağları, Regresyon analizi, Ridge regresyon, Yapay sinir ağları, Yatırım kararları, Yatırımlar, İMKB, Stocks, Securities, Performance analysis, Radial basis function neural networks, Regression analysis, Ridge regression, Artificial neural networks, Investment decisions, Investments, İstanbul Stock Exchange
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları, kullandıkları özel bir tür aktivasyon fonksiyonu nedeniyle yapay sinir ağlarının özel bir biçimi olarak değerlendirilmektedir. Radyal tabanlı fonksiyonlar olarak adlandırılan bu özel fonksiyonlar, modelin girdi uzayının farklı bölgelerinde saklı olan farklı yapıların modellenmesine imkan vermektedir. Diğer taraftan radyal tabanlı fonksiyon ağları modelinde, gizli katman nöron sayısının deneme yanılma yolu ile belirlenmesi, merkez ve yayılım parametrelerinin uzun zaman alabilen iteratif yöntemlerle belirlenmesi ve tasarım matrisinin tekilliği gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır. Bağımsız değişkenlerinin hangilerinin bağımlı değişken ile ilişkili olduğunun belirlenememesi ise radyal tabanlı fonksiyon ağlarının eksikliklerinden biridir. Bu çalışmada radyal tabanlı fonksiyon ağları sözü edilen sorun ve eksikliklere çözüm getirecek şekilde uygun istatistik yöntemlerle entegre edilerek, Hibrit Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan Hibrit Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağının performansı ve geçerliliği, İMKB Ulusal 100 endeksinin yönünün belirlenmesi üzerine bir çalışma ile test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Radial Basis Function Networks are one of the sub division of artificial neural networks with their special activation functions called radial basis functions. These functions allow us to model the patterns hidden in the different locations of input space. On the other hand, defining the number of neuron in hidden layer by method of trial and error, finding the center and radius parameters using iterative learning methods, and the singularity of design matrix are are common problems in radial basis function networks modeling. However, not to being able to define which variables are correlated with dependent variable is another problem with radial basis function networks. In this study, we constructed a Hybrid Radial Basis Function Network model to handle the problems mentioned. The performance of Hybrid Radial Basis Function Network model is tested by a case study on forecasting the direction of movement of Istanbul Stock Exchange National 100 index.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    994662

    Kısmi diferansiyel denklemleri çözmek için kuantum makine öğrenmesi algoritmaları

    Quantum machine learning algorithms for solving partial differential equations

    AFRAH NAJIB ABDULLAH FAREA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR CELEBİ

  2. Tez No

    1002346

    Neutrino particle direction estimation using transformer-based deep learning

    Transformer tabanlı derin öğrenme kullanılarak nötrino parçacık yönü kestirimi

    ŞEVVAL COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA

    ÖĞR. GÖR. DOĞU SIRT

  3. Tez No

    675955

    Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction

    Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü

    DUYGU ÖZYILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  4. Tez No

    853773

    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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  5. Tez No

    1003237

    Hava kalitesi üzerine yapay zeka uygulamaları

    Artificial intelligence applications on air quality

    AHMAD TAMIM NOORI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Çevre MühendisliğiBalıkesir Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DOÇ.DR.ATİLLA MUTLU

Geri Dön