Markov geçiş matrisine dayalı mevsimsel bulanık zaman serisi
Markov transition matrix based seasonal fuzzy time series
- Tez No: 431158
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKİF BAKIR, DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Zaman serilerini bulanık mantık ile analiz etmek son yıllarda çok tercih edilen bir alan olmuştur. Klasik zaman serilerinin varsayımlarına ihtiyaç duymaması ve belirsizlikler altında çalışmayı mümkün kılması bunun en önemli sebeplerindendir. Mevsimsel yapı içeren zaman serilerini klasik analiz ile modellemek ise pek çok işlem yüküyle birlikte zorluklara sahiptir ve serinin içerisindeki belirsizlik sonuçlardaki hatayı artırmaktadır. Yapılan çalışmalarda bulanık zaman serisinin kestirim aşamasında bazı ağırlıklandırmalar ve olasılık hesaplamalarının da dâhil edilmesi ile kestirim sonuçlarının iyileştiği raporlanmıştır. Bu tez çalışmasında, Tsaur (2011)'un bulanık zaman serisi-Markov modeli mevsimsel zaman serileri için geliştirilmiş ve mevsimsel seriler için yeni bir model önerilmiştir. Bulanık zaman serisi analizinin bulanıklaştırma aşamasinda, uygun aralık uzunluğunu seçmek icin Chen ve Tanuwijaya (2011) 'in sınıflandırma yöntemi ve Kernel band genişliği yöntemi denenmiştir. Berraklaştırma aşamasında ise medyan ve budanmış ortalamanın kestirim sonuçlarına etkileri araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, analyzing time series with fuzzy logic has been a very preffered area. Not to be in need of the assumptions that classical time series models require and allowing to study with uncertainty are some of the most important reasons for that. Modeling time series models with seasonal patterns has computational difficulties and the uncertainty involved in the process increases the estimation error. Forecasting accuracy is improved with the inclusion of weights and probability calculations at the stage of the forecasting. This thesis proposes a new model that develops Tsaur (2011)'s Markov Chain Fuzzy model for seasonal time series. In the fuzzylising phase, in order to determine the appropriate length of interval, Chen and Tanuwijaya (2011)'s classification and Kernel bandwidth methods are employed. The effects of the median and trimmean have been investigated for forecast accuracy at the clasification phase.
Benzer Tezler
- Lifetime condition prediction for bridges
Köprülerin yaşam boyu durum tahmini
HAKAN BAYRAK
Doktora
İngilizce
2011
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. FERHAT AKGÜL
- Ürün stok politikalarının olasılıklı talep yapısı altında Markov karar süreci ile analizi
The analysis of product inventory policies under the probabilistic demand with Markov decision process
İBRAHİM ZEKİ AKYURT
- Synthetic net imbalance volume generation in balancing market with markov chain approach
Markov zincir yaklaşımı ile dengeleme güç piyasasında sentetik net dengesizlik hacmi üretimi
BİLGE DİLARA İSKEÇELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Van iline ait ileriye dönük sıcaklık tahmini
Foreign temperature for the province of Van
FERAYİ GÜZEL URCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK UYAR
- District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities
İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama
ANALI AZABDAFTARI
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR