Parametrik olmayan bulanık regresyon modelleri analizi
Analysis of nonparametric fuzzy regression models
- Tez No: 334679
- Danışmanlar: PROF. DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ, YRD. DOÇ. DR. RABİA ECE OMAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Tez çalışmasında, parametrik olmayan bulanık regresyon modelleri incelenmiştir. k-en yakın komşuluk, çekirdek düzeltme ve yerel polinomiyal düzeltme modelleri bulanık yapıda ifade edilmiştir. Ayrıca bu modeller için, band genişliği seçiminde çapraz geçerlilik ve genelleştirilmiş çapraz geçerlilik kriterleri, şapka matrisi kullanılarak geliştirilmiştir. Çalışmalarda kullanılan verilerde, yanıt değişkenin bulanık değerli ve açıklayıcı değişkenin kesin değerli olduğu durum dikkate alınmıştır. Analizler R programında locpol paketi kullanılarak yapılmıştır. Uygulamalarda özellikle, bulanık yerel polinomiyal regresyon modelinde polinomun derecesinin doğrusal ve kübik alındığı durumlar üzerinde inceleme yapılmıştır. Bu modeller için band genişliği, geliştirilen çapraz geçerlilik ve genelleştirilmiş çapraz geçerlilik kriterleri ile seçilerek, modellerin performansları ortalama karesel hata değerleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan genelleştirme yapabilmek amacıyla farklı türdeki veri setleri üzerinde çalışılmıştır. Uygulamaların pek çoğunda bulanık yerel kübik modele ait performans değerleri daha yüksek olmasına rağmen, özellikle eğriselliği fazla olan modelleri daha pürüzsüz (dalgalanması az olan) bir şekilde ifade eder. Ayrıca, band genişliği değerinin bulanık yerel doğrusal modele göre daha yüksek seçilmesi ile işlem basamaklarını azalttığı göz önüne alındığında, bulanık yerel kübik modellerin kullanımının daha faydalı olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the nonparametric fuzzy regression models are examined. k-nearest neighbour, kernel smoothing and local polynomial smoothing models are expressed in fuzzy structure. Furthermore to these models, cross-validation and generalized cross-validation criteria are developed for bandwidth selection by using the hat matrix. The data used in the studies, the situation is taken into account as to be the response variable is valued fuzzy and the explanatory variable is valued crisp. The locpol package in R program is used for analysis. In applications especially the cases, that the degree of the polynomial is linear and cubic in fuzzy local polynomial regression model, are examined. The bandwidth for these models is selected by developed cross validation and generalized cross validation criteria, the performance of the models are compared using averaged squared error values. Studied on different types of data sets in order to be able to generalize the obtained results. In many applications it is observed that models, especially has more curvature, are expressed more smoothly (less fluctuating) although the fuzzy local cubic model's performance values are higher. Additionally, it is seen that steps of operation are reduced by selecting the higher bandwidth value than fuzzy local linear model, so it is concluded that the usage of fuzzy local cubic models gives better results.
Benzer Tezler
- Endüstriyel kontrol sistemlerinin CVSS tabanlı siber güvenlik zafiyet kategorisinin tahmini için bulanık lojistik regresyon model önerisi
A fuzzy logistic regression model proposal for predicting CVSS severity category of industrial control systems
AHMET MURAT DERE
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KABAK
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Support vector regression based controller design methods for nonlinear systems
Lineer olmayan sistemler için destek vektör regresyon tabanlı kontrolör tasarım metodları
KEMAL UÇAK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Fuzzy regression modeling of defect rates in a metal casting process
Bir metal döküm sürecindeki hata oraninin bulanik regresyon yöntemi ile modellenmesi
TUNA KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK
- Time series forecasting via computational intelligence methods
Zaman serileri tahminlemede bilgi işlemsel zeka uygulamaları
ATAKAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR