Çok değişkenli bulanık regresyonda parametre tahmini
Parameter estimation in multivariate fuzzy regression
- Tez No: 313515
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Arıtma proseslerinin yapay zeka ve çoklu istatistiksel yöntemler ile modellenmesi
The modeling of treatment processes with artificial intelligence and multistatistical methods
GÖKHAN CİVELEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2006
Çevre MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET KİTİŞ
DOÇ.DR. ÖZER ÇINAR
- 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
- 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
2012
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY
- Sacramento nehrindeki askı maddesi miktarının bulanık mantık ile modellemesi
Modelling of suspended sediment in Sacramento river using fuzzy logic
AHMET BALTACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İstatistikMustafa Kemal Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DEMİRCİ
