Melez tip-1 bulanık zaman serisi fonksiyonları yaklaşımları: Borsa verilerinde uygulama
Hybrid type-1 fuzzy time series functions approaches: The application in stock exchanges
- Tez No: 462868
- Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 192
Özet
Son yıllarda zaman serisi öngörüsü için olasılıksal modellere alternatif olarak bulanık küme teorisine dayalı yaklaşımlar kullanılmaktadır. Bulanık küme teorisine dayalı yöntemlerde olasılıksal modellerden farklı olarak belirsizliğe bulanık yaklaşım söz konusudur. Bulanık küme teorisine dayalı bulanık çıkarım sistemleri, insan beyninin çıkarım mekanizmasına benzer olarak dilsel değişkenlerle çalışmaktadır. Zaman serisi öngörüsü için bulanık kümelere dayalı yöntemlerin amacı olasılıksal modellere göre daha iyi aralık ve nokta tahminleri üretmektir. Bu tez kapsamında, gerçek hayat zaman serilerinin tamamen doğrusal olmadığı göz önünde bulundurularak, otoregresif model ve tip-1 bulanık fonksiyonlar yaklaşımlarını kullanan bir melez yöntem önerilmiştir. Ayrıca önerilen melez yöntem alt örneklem bootstrap yaklaşımı kullanılarak değiştirilmiş ve böylece ikinci bir öngörü yöntemi önerilmiştir. Her iki yaklaşımda da parametrelerin tahmininde parçacık sürü optimizasyonu algoritması kullanılmıştır. Önerilen ikinci yaklaşımda, bir bulanık öngörü yönteminde istatistiksel çıkarımlar yapmanın mümkün olduğu gösterilmiştir. Önerilen yöntemlerin öngörü performansını göstermek amacıyla 4 farklı borsaya ait zaman serileri kullanılmıştır. Önerilen yöntemler, literatürde var olan diğer bazı öngörü yöntemleri ile öngörü performansı açısından karşılaştırılmış ve önerilen yöntemlerin diğer yöntemlere göre üstün öngörü performansına sahip olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In recent years, alternative methods have been used commonly for time series forecasting besides probabilistic models. In the methods based on fuzzy set theory, unlike probabilistic models, there is a fuzzy approach to uncertainty. Fuzzy inference systems based on the fuzzy set theory work with linguistic variables similar to the extraction mechanism of the human brain. The aim of the methods based on the fuzzy set theory for time series forecasting is to produce better interval and point estimations than probabilistic models. Within the scope of this thesis, considering that the real-life time series are not completely linear, a hybrid method using autoregressive model, and type-1 fuzzy functions approaches is proposed. In addition, the proposed hybrid method has been modified by using the subsampling bootstrap approach, and thus a second forecasting method is proposed. In both approaches, particle swarm optimization algorithm is used to determine the parameters. The proposed second approach shows that it is possible to make statistical inferences in a fuzzy forecasting method. Four different stock exchange time series were used in order to show the forecasting performance of the proposed methods. The proposed methods are compared with some other forecasting methods in the literature in terms of forecasting performance and it is seen that the proposed methods have superior forecasting performance than the other methods.
Benzer Tezler
- Ridge regresyona dayalı tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile yabancılara yapılan aylık konut satışı öngörüsü
Forecasting mountly housing sales to foreigners with type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression
MİNEL DEMİRKAN PİŞKİN
- Evsel koşullarda kirlenmiş olan suların tekrar kullanılabilirliği için farklı dezenfeksiyon yöntemlerinin incelenmesi
The investigation of different disinfection methods for recovery of household greywater
PERVİN SAYGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELEK TÜTER
- Aralık tip-2 bulanık çevrede tedarikçi seçimi için hibrit bulanık-kural tabanlı çok kriterli uzman sistem
Hybrid fuzzy-rule based multi-criteria expert system for supplier selection in interval type-2 fuzzy environment
MÜSLÜM ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN PAKSOY
- A fuzzy hybrid decision support software development for multi-criteria decision making problems and an application to abrasive water jet
Çok kriterli karar verme problemleri için bir bulanık melez karar destek yazılımı geliştirilmesi ve aşındırıcı su jetine uygulanması
LATİF YANAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDeniz Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN TOZAN
- Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods
Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları
FATİH KURUGÖLLÜ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI