Geri Dön

İkili parçacık sürü optimizasyonu ile bulanık zaman serisi modelinde bulanık gecikmeli değişken seçimi

Fuzzy lagged variable selection in fuzzy time series by binary particle swarm optimization

  1. Tez No: 341486
  2. Yazar: BAHADIR ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EROL EĞRİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık zaman serisi, Gecikmeli değişken seçimi, İkili PSO, Zaman serisi analizi, Fuzzy time series, selection of lagged variables, binary particle swarm optimization, time series analysis
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bulanık zaman serilerinin çözümlenmesinde kullanılacak öngörü modelinin belirlenmesi önemli bir problemdir. Ayrıca zaman serilerinin çözümlenmesinde kullanılacak öngörü modelleri genellikle yüksek dereceden olabilmektedir. Ancak yüksek dereceden modelde hangi gecikmeli değişkenlerin yer alacağının belirlenmesi için literatürde herhangi bir yöntem mevcut değildir.Bu çalışmada bulanık gecikmekli değişken seçimi için ikili parçacık sürü optimizasyon yönteminin kullanıldığı yeni bir algoritma oluşturulmuştur. Bulanık zaman serilerinin çözüm yöntemleri öngörü modeli belirlendikten sonra temel 3 aşama içermektedir. Bu aşamalar bulanıklaştırma, bukanık ilişki belirleme ve berraklaştırmadır. Önerilen yöntemde, bulanıklaştırma aşamasında bulanık c-ortalamalar yöntemi, bulanık ilişki belirleme için minimum ve max-min bileşke işlemleriyle oluşan bulanık bağıntıları ve berraklaştırma aşamasında merkezileştirme yöntemi kullanılmıştır.Önerilen yöntem bulanık ilişki matrislerini kullanarak yüksek dereceli bir modelin çözümlenmesini hedeflemektedir. Önerilen yöntem bazı borsa zaman serisi verilerine uygulanmıştır. Literatürdeki bazı yöntemlerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında, önerilen yöntemden elde edilen sonuçların daha iyi olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Determining of fuzzy time series forecasting model is an important problem. High order fuzzy time series models should be used for many real life time series. In the literature, there is no method to select lagged variables in fuzzy time series models.In this study, new fuzzy time series algorithm which are based on binary particle swarm optimization for selecting lagged varibales is proposed. After appropriate fuzzy time series model is determined, method has three stage. These stages are fuzzifcation, determining of fuzzy relations and defuzzification. In the proposed method, fuzzy c-means method, min-max compositions and centralization methods are used in fuzzifcation, determining of fuzzy relations and defuzzification, respectively.In the proposed method, it is aimed to solve high order fuzzy time series forecasting method by using fuzzy relation matrix. The proposed method is applied to some stock exchange data time series. It is obtained that forecats of proposed method are better then forecats of some other fuzzy time series methods in the literature.

Benzer Tezler

  1. Fuzzy-PSO control of linear and nonlinear systems

    Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde bulanık sürü parçacığı optimizasyonu yaklasımı ile kontrol

    TOLGA KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE

  2. Parçacık sürü optimizasyonu ile yapay sinir ağlarından sınıflandırma kuralı çıkarımı

    Extracting classification rules from artificial neural networks with the particle swarm optimization algorithm

    YILMAZ DELİCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeErciyes Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR

  3. Otomatik kontrol sistemlerinin gemiler arası ikmal operasyonlarında uygulanması

    Application of automatic control systems to ship to ship load transfer operations

    BİLGİN BOZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK ERTOGAN

  4. Çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici tabanlı yeni bir adaptif mppt algoritması geliştirilmesiyle enerji verimliliğinin arttırılması

    Increasing energy efficiency by developing a new adaptive mppt algorithm based on a two-legged interleaved DC-DC buck converter

    SİNAN SARIKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENK YAVUZ

  5. Sürekli/ikili parçacık sürü optimizasyonu ve destek vektör makinelerinin hibrit kullanımı ile özellik seçimi

    Feature selection with hybrid using of continious/binary particle swarm optimization and support vector machine

    NİLAY SUBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI