Geri Dön

Yapay sinir ağları ile fiyat tahmin analizi

Price-prediction analysis using neural networks

  1. Tez No: 305518
  2. Yazar: MEHDİ ALİZADEH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ ARIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Bu çalışmada yapay sinir ağları ile ürünlerin fiyat geçmişi bilgilerini kullanarakilerleyen zaman birimlerinde fiyat tahminlerinin yapılması amaçlanmıştır.Çalışmada öncelikle tahmin kavramı anlatıldıktan sonra yapay sinir ağlarınınözelliklerine ve öğrenme kabiliyetine dayanarak, tahmin yürütmede uygun bir araçoldukları ve kullanımları anlatılmıştır. Devamında tahmin için genelde uygun olanyapay sinir ağ tipleri kısaca anlatılmıştır.Çalışmanın devamında bu konuda daha önce yapılan çalışmalar arasından kullanılan biryapay sinir ağ modeli ve bizim deneme olarak yaptığımız alternatif bir model yeralmaktadır. Bu bölümde tanımlanan modellerin tahmin yürütmede ve çalışmaperformanslarında dezavantajları ve başarısız noktaları listelenmiştir.Çalışmanın 3. bölümünde bu projede kullanılan yöntem açıklanmıştır. Öncelikle eldeolan fiyat geçmişi veri formatları ve kullanım için verilerin düzenlenmesi anlatılmış veardından Narx yapay sinir ağ modeli kısaca tanıtılmıştır. Devamında bu projedekullanılan yapay sinir ağ modeli açıklanmış ve sistemin girişleri, çıkışları ve çalışmamantığı anlatılmıştır.Devamında Matlab ortamında modelin yapılan uygulaması detaylı bir şekildeanlatılmıştır. veritabanının yapısı ve geliştirilen uygulamanın genel akışı bu bölümdeyer almaktadır.Çalışmanın 4. bölümünde veritabanından çekilen örnek 30 adet farklı ürün bilgisi içinprogramın ürettiği çıkışlar gösterilmiştir. Devamında sonuç ve performans analiziyapılmıştır. Bu kısımda ilave olarak sistemin mantıklı sonuçlar verebildiğini denemekiçin sinüs ve kosinüs fonksiyonları formatında olan veri tipleri giriş olarak sistemeuygulanmış ve sistemin beklentiler doğrultusunda ürettiği çıkışlar, gösterilmiştir.Geliştirilen Matlab programının kaynak kod çıktısı da Ekler bölümünde yerleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study with the aid of artificial neural networks using price history information ofproducts, we have tried to predict price changes in the upcoming time steps.First of all we will have a brief definition of ?prediction? and then artificial neuralnetworks are mentioned as a suitable tool for prediction due to their learning abilitiesand other specifications. Subsequently artificial neural network types which aregenerally used and suitable for prediction are briefly discussed.Subsequently earlier studies on price prediction using neural networks with animplemented model is discussed. And also an alternative model that we tested for thisproject but was not successful is included. The disadvantages and weak points of thesemodels are listed afterwards.In the section 3 the method used in our project is described. First price history dataformat and data preparation process for usage is explained. Subsequently Narx Artificialneural network model is briefly interduced. Then the artificial neural network modeldesigned for this project and its input, output and system logic is described.Subsequently the project implementation in Matlab environment is explained withdetails. Used database table formats and general program flow takes place in this part.In the section 4, the system results generated for thirty different products fetched fromdatabase, is shown in figures. Subsequently conclusion and system performanceanalysis is done. In addition for testing that system generates logical outputs, systemresult for assumed price history in easily guessable sinus and cosinus function formatsare displayed in figures which meet our expectations.The developed Matlab program complete source code is also included in the appendixsection.

Benzer Tezler

  1. Karşılaştırmalı istatistiksel yöntemler ile Türkiye elektrik piyasasında fiyat tahmin ve analizi

    Forecasting and analysis in Turkish electricity market with comparative statistical methods

    BURAK ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikPamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN ERTUĞRUL

  2. Essays on electricity price modeling and forecasting

    Elektrik fiyatlarının modellenmesi ve tahmini üzerine makaleler

    UMUT UĞURLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  3. Yapay sinir ağları ile kripto para tahmini

    Estimation of the value of crypto currency using neural networks

    DİLARA ŞENOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERRİN DENİZHAN

  4. Antalya ili aylık konut satışının çoklu doğrusal regresyon modeli ve yapay sinir ağları ile tahmini

    Estimation of sale of housing in Antalya with multiple linear regression models and artificial neural networks

    HİLAL YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriAkdeniz Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMÜR TOSUN

  5. Türkiye elektrik piyasasında fiyat oluşumunun analizi, fiyat tahmin modelleri: Türkiye uygulaması

    Analysis of pricing in electricity market in Turkey and price forecast models: Implementation on turkey

    TUĞÇE DİKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EnerjiPamukkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AŞKINER GÜNGÖR