Geri Dön

Çok değişkenli bulanık regresyonda parametre tahmini

Parameter estimation in multivariate fuzzy regression

  1. Tez No: 313515
  2. Yazar: MURAT ALPER BAŞARAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Bu çalışmanın amacı literatürde bulunan bulanık doğrusal regresyon konusunda yapılan çalışmaları incelemek ve çok değişkenli bulanık regresyon için parametre tahmininde kullanılacak bir yöntem önermektir.Bu amaçla İkinci Bölüm'de bulanık kümede kullanılan tanım ve kavramlar verilmiştir. Ayrıca, bulanık doğrusal regresyon için modeller ve parametre tahmin yöntemleri incelenmiştir. Üçüncü Bölüm'de, çok değişkenli bulanık regresyon için parametre tahmininde kullanılmak üzere formül önerilmiştir. Son bölümde elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The objective of this study is to mention about parameter estimation methods which are employed in fuzzy linear regression and to propose a formula which can be used to obtain parameters of fuzzy multivariate regression.For this purpose, the definitions and notations related to fuzzy set are given in Section 2. In addition, models of fuzzy linear regression and the parameter estimation methods are also denoted. In Section 3, The formula is introduced to obtain parameters of multivariate fuzzy regression. Final Section contains the discussion of the obtained results.

Benzer Tezler

  1. Çok değişkenli çoklu regresyon modelinin bulanık MINMAD problemi olarak modellenmesi ve global kriter yöntemiyle çözümü

    Global criteria method for solving multivariate multiple regression model modelled as fuzzy MINMAD problem

    DEMET BAKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞEN APAYDIN

  2. Alibey Barajı hacminin ve su seviyesinin klasik ve yapay zekâ yöntemleri ile tahmini

    Estimation of the volume and water level of Alibey Dam using classical and artificial intelligence methods

    ENES ERKAN ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ÜNEŞ

  3. Sacramento nehrindeki askı maddesi miktarının bulanık mantık ile modellemesi

    Modelling of suspended sediment in Sacramento river using fuzzy logic

    AHMET BALTACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DEMİRCİ

  4. Yapay zekâ modelleriyle tam ölçekli çamur çürütme reaktörlerinden elde edilen biyogaz üretiminin tahmini: Yapay sinir ağları ve fuzzy logıc uygulamaları

    Artificial intelligence-based modeling for prediction of biogas production rate from full-scale anaerobic sludge digestion reactors: Neural networks and fuzzy logic applications

    KEVSER KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Çevre MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY

  5. Estimation of meteorological parameters by anfis method: The case of Kirkuk station, Iraq

    Meteorolojik parametrelerin anfis yöntemiyle tahmini: Irak Kerkük istasyonu örneği

    PINAR BAKHTIYAR ABDULKAREEM SALIHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NADİRE ÜÇLER