Gmdh-type neural network algorithms for short term forecasting
Kısa dönem öngörü için gmdh türünde sinir ağı algoritmaları
- Tez No: 416613
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Veri işleme grup yöntemi (GMDH) türünde sinir ağı algoritmaları, karmaşık sistemleri modellemeye yarayan bulgusal, kendi kendini organize eden yöntemlerdir. GMDH algoritmaları fizik kanunlarını tanımlama, fiziksel alanların dış kestirimi, örüntü tanıma, kümeleme, çok boyutlu işlemlerin yaklaştırımı, modelsiz öngörü gibi çeşitli amaçlar için kullanılmaktadır. Bu çalışmada, GMDH türünde sinir ağı algoritmalarına, zaman serisi veri setleri için öngörü yapmak amacıyla başvurulmuştur. Çoğunlukla ücretsiz bir yazılım geliştirmeye odaklanıldı ve bu amaçla GMDH isimli bir R paketi geliştirildi. Ek olarak sigmoid, radyal temelli, polinomiyal ve tanjant fonksiyonları gibi aktarma fonksiyonları GMDH algoritmasına entegre edildi. İstenildiğnde eş zamanlı veya ayrı ayrı aktarma fonksiyonlarının kullanılabildiği bir algoritma önerildi. Çoklu bağlantı problemini çözmek için ağırlıkların kestiriminde, düzeltilmiş en küçük kareler kestirimi kullanıldı. Farklı özelliklere sahip gerçek hayat veri setleri üzerinde yöntemler uygulanarak algoritmanın tahminleme ve öngörü performansı incelenmiştir. Karşılaştırma amaçlı ARIMA modelleri ve üstel düzgünleştirme yöntemleri de dahil edildi. GMDH algoritmalarının diğer yöntemlerle aynı hatta daha iyi performans gösterdiği saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
Group Method of Data Handling (GMDH) - type neural network algorithms are the heuristic self-organization method for modelling the complex systems. GMDH algorithms are utilized for the variety of purposes, which are identification of physical laws, extrapolation of physical fields, pattern recognition, clustering, approximation of multidimensional processes, forecasting without models and so on. In this study, GMDH - type neural network algorithms were applied to make forecasts for time series data sets. We mainly focused on development of free software. For this purpose, we developed an R package GMDH. Moreover, we integrated different transfer functions, sigmoid, radial basis, polynomial, and tangent functions, into GMDH algorithm. We proposed an algorithm in which all transfer functions are used simultaneously or separately if desired. Also, we used regularized least square estimation for the estimation of weights to overcome multi-collinearity problem. The methods were illustrated on real life datasets having different properties to see the prediction and forecasting performance of the algorithm. We included ARIMA models and exponential smoothing methods for the comparison purpose. GMDH algorithms show the same or even better performance than the other methods.
Benzer Tezler
- Binary classification via GMDH-type neural network algorithm
GMDH türünde sinir ağı algoritması ile ikili sınıflandırma
OSMAN DAĞ
Doktora
İngilizce
2018
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL REHA ALPAR
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
- Learning adjectives of yacht hulls for customer oriented smart design
Müşteri odaklı akıllı tasarım için yat gövde sıfatları öğrenme
KEMAL MERT DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERKAN GÜNPINAR
- Üçlü sıvı-sıvı denge verilerinin farklı yöntemlerle modellenmesi
Modeling of ternary liquid-liquid equilibrium data by different methods
SEZİN BEKRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Kimya Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK ÖZMEN
- GMDH yapay nöral ağ temelli resim sıkıştırma
Başlık çevirisi yok
BEKİR SAMİ TEZEKİCİ
Doktora
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN DANIŞMAN
- Avrupa Birliği hukukunun bir kaynağı olarak hukukun genel ilkeleri
General principles of law as a source of EU law
LATİF ARAN
Doktora
Türkçe
2023
HukukAnkara ÜniversitesiAvrupa Birliği ve Uluslararası Ekonomik İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKE GÖÇMEN