New a fuzzy inference system and ensemble method wi̇th parametri̇c t-norm operator for ti̇me seri̇es predi̇cti̇on
Zaman serisi kestirimi için parametrik t-norm operatörlü yeni bir bulanık çıkarım sistemi ve topluluk metodu
- Tez No: 432778
- Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF OYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Tezin iki ana konusu bulunmaktadır. İlki, adaptif dalgacık ağlar ve adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi üzerinde, Parametrik-Hamacher T-norm operatörünün uygulanmasıdır. Adaptif bulanık çıkarım sistemi yaklaşımlarında, genel olarak çarpım veya minimum T-norm operatörleri kullanılmaktadır. Parametrik-Hamacher T-normun en önemli özelliği ise, parametrik yapısı sebebi ile birçok T-norm operatörünü sağlamasıdır. Sunulan yapılarda, Adaptif bulanık çıkarım sistemi koşul kısmında, Gaussian üyelik fonksiyonu kullanılırken, Adaptif Dalgacık Ağlarda dalgacık fonksiyonu kullanılmaktadır. Her iki modelin, sonuç kısmında, birinci dereceden polinom fonksiyonları yer almaktadır. Sunulan model, kaotik zaman serileri ve sistem tanılama problemi üzerinde denenmiştir. Ayrıca, bilinmeyen parametrelerin en uygun değerlerinin bulunması, yaklaşık Newton yöntemi tabanlı, Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca sunulan yapı, literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sunulan diğer yapı ise önerilen ilk modellerin üzerinde, topluluk yapısının uygulanmasıdır. Topluluk yapısının son aşamasında, ağırlıklı ortalama uygulanmaktadır. En uygun ağırlıkların seçilebilmesi adına, bu kısımda da öğrenme algoritması uygulanmış, daha sonra ağırlıklı ortalama hesaplanmıştır. Bu model de sunulan yapı, finansal zaman serileri üzerinde denenmiş ve Topluluk-Adaptif Dalgacık Ağlar ile Topluluk-Adaptif Bulanık Çıkarım Sistemi birbiriyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlara bakıldığında, sunulan yapılar, genel olarak kullanılan çarpım T-normundan daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
The thesis consists of two main issues. First issue is that Parametric Hamacher T-norm operator is applied to Adaptive Wavelet Networks (AWN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Product and min. T-norm operators are usually performed in Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. The major feature of parametric Hamacher T-norm is to provide several T-norm operator by means of its parametric structures. In proposed methods while Gaussian membership function is utilized for Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System's condition part, wavelet function is used for Adaptive Wavelet Networks for the same manner. First order polynomial functions are available in consequence parts of both these models. Proposed model is tried chaotic time series prediction and system identification problems. Furthermore, optimum values of unknown parameter are determined by Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm based on approximate Newton method. Moreover, proposed model is compared with other studies in the literature. The other proposed model is to apply ensemble method on the first proposed model. In the last phase of Ensemble model weighted average technique is applied. In order to determine optimal weights, learning algorithm is implemented and weighted average is calculated. The second proposed model is experimented on financial time series. Ensemble Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Ensemble Adaptive Wavelet Networks is compared with each other.
Benzer Tezler
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- An approach for multi-hazard susceptibility assessment for landslides, earthquakes and floods
Heyelan, deprem ve taşkın tehlikelerinin çoklu duyarlılık değerlendirmesi için bir yaklaşım
GİZEM KARAKAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SULTAN KOCAMAN GÖKÇEOĞLU
- Kronik böbrek hastalığı ve diyabet için elektrokardiyogram üzerinden iyonik konsantrasyon tahmini
Ionic concentration estimation from electrocardiogram for chronic kidney disease and diabetes
SEBAHATTİN BABUR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANAM MOGHADDAMNIA
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods
SENA NUR ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL
- Multi-scale rainfall predictions using data-driven models with advanced data preprocessing techniques
Gelişmiş veri ön işleme teknikleriyle veri odaklı modeller kullanarak çok ölçekli yağış tahminleri
KÜBRA KÜLLAHCI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK