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
- Tez No: 341486
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- 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
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE
- 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
- Otomatik kontrol sistemlerinin gemiler arası ikmal operasyonlarında uygulanması
Application of automatic control systems to ship to ship load transfer operations
BİLGİN BOZKURT
Doktora
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK ERTOGAN
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK YAVUZ
- 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
2019
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI