Geri Dön

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

  1. Tez No: 432778
  2. Yazar: SALİH BERKAN AYDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF OYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SULTAN KOCAMAN GÖKÇEOĞLU

  3. Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  4. Echo state network ile sistemlerin modellenmesi

    System modeling using echo state network

    SELİN YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  5. Kıyı boyu katı madde taşınımının bulanık mantık yöntemi ile modellenmesi

    Estimation of longshore sediment transport rate using fuzzy logic method

    HANDE ASENA YUMUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAVVA ANIL GÜNER