Genetik algoritma temelinde rejim değişikliği modellerinin belirlenmesi
Speci ? cation of regime-switching models on the basis of genetic algorithm
- Tez No: 323522
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİLGÜN ÇİL YAVUZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 153
Özet
Rejim değişikliği modellerinde doğrusal olmayan zaman serileri birden fazla alternatif doğrusal otoregresif model ile açıklanmaktadır. Bu bakımdan rejim değişikliği modelleri basit bir model biçimine sahip olsalar da söz konusu modeller belirlenirken tahmin edilmesi gereken birçok serbest parametre bulunmaktadır. Diğer taraftan model yapısını belirleyen yapısal parametrelerin bilinen sabit değerleri için rejim değişikliği modelleri otoregresif parametrelerde doğrusaldır. Bu yüzden en küçük kareler yöntemi ile kolaylıkla tahmin edilebilirler. Prensipte model yapısını belirlemekte kullanılan parametrelerin alabilecekleri değerlerin tüm olası kombinasyonları dikkate alınarak oluşturulan modellerden, bilgi kriteri yardımıyla en uygun olan seçilebilir. Bu düşünceden hareketle bu tezde rejim değişikliği modellerini belirleme süreci, kesikli argümanlardan oluşan bir amaç fonksiyonunun optimum değerinin bulunduğu bir optimizasyon problemi olarak düşünülmüş ve ilgili probleme, çözümlerinin kesikli ve çok geniş bir arama uzayı oluşturması nedeniyle bu tür optimizasyon problemlerinde etkinlikleri bilinen genetik algoritmalar ile çözüm aranmıştır. Önerilen yaklaşım simülasyon ve gerçek veriler ile değerlendirilerek, geleneksel yaklaşımlara alternatif olabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Non-linear time series is explained with several alternative linear autoregressive models in regime switching models. In this regard, even though the regime switching models have a simple model form there are many free parameters to estimate, when building the models in question. On the other hand, for the known fixed values of the structural parameters determining the model structure, the regime switching models are linear in the autoregressive parameters. Therefore they may be easily estimated by least squares. In principle, the fittest model may be chosen with aid of information criteria from the models created by considering all possible combinations of the values taken by the parameters which are used to determine the model structure. Following this idea, in this thesis the process of specification of the regime switching models were considered as an optimization problem, in which finding the optimal value of an object function that consist of the discrete arguments and hence the solutions form a discrete and wide search space, the related problem was solved with genetic algorithms known as efficient in such problems. It is shown that the proposed approach can be an alternative to the traditional approaches by evaluating it with simulation and real data.
Benzer Tezler
- Kırılgan ve dayanıklı resim damgalama tekniklerinin başarımının zeki optimizasyon yöntemleriyle artırılması
Improving the performances of fragile and robust image watermarking techniques using intelligent optimization algorithms
SERKAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
YRD.DOÇ.DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Uydu görüntü verisinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of satellite imagery data with artificial neural networks
COŞKUN ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FİLİZ SUNAR ERBEK
- Computational Intelligence Methods: Generic Interpretations, Optimization and Application
Hesapsal Yapay Zeka Metotları: Yorumlar, Eniyileme ve Uygulama
İLYAS EMİNOĞLU
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiThe University of SheffieldKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEREK A. LINKENS
- Genetik algoritma ve karınca koloni algoritması ile melez model oluşturularak ERP sistemlerinde kapasite planlamasının yapılması
Scheduling with creating a hybrid model of genetic algorotihm and ant colony at ERP systems
CELAL BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Sınav çizelgeleme probleminin çözümü için genetik algoritma yaklaşımı
Genetic algorithm approach to the solution of the exam scheduling problem
HALİME SUVAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN TAŞTAN