Geri Dön

A novel algorithm for time series model selection: mutual information model selection algorithm (MIMSA)

Zaman serileri için yeni bir model seçme algoritmasının oluşturulması: Karşılıklı bilgi model seçme algoritması

  1. Tez No: 474933
  2. Yazar: ELİF AKÇA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Zaman Serileri, Box-Jenkins Modelleri, Model Seçme Yöntemleri, Karşılıklı Bilgi, Time Series, Box-Jenkins Models, Order Selection, Mutual Information
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 185

Özet

Zaman serilerinde model seçimi, son yıllarda birçok araştırmacı tarafından ilgi gören bir alandır. Bu kapsamda birçok yöntem literatüre kazandırılmıştır. Herhangi bir seri için aday modeller arasından en iyi modeli seçmek, veriyi oluşturan prosedürün açıklanması ve verinin bir sonraki zaman diliminde nasıl bir de˘ger alacağını öngörmek açısından oldukça önemlidir. Bu tezde, orijinal veri ve her bir aday modelin sağladığı tahminler arasındaki ortak bilgiyi, veriden gelen ampirik bilgi ve aday modellerdeki parametre sayısı ile düzenleyen yeni bir algoritmanın geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Farklı senaryolar için gerçekleştirilen simülasyon çalışmaları ve gerçek veri üzerine uygulama, Box-Jenkins modellerinde sıra seçimi için geliştirilen bu algoritmanın var olan diğer yöntemler için iyi bir alternatif olabileceğini doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

Time series model selection has gained a significant popularity, and a variety of methods has been introduced in the recent years. It is crucial for a method to propose a candidate model as the final model that explains the procedure underlying a series best and provides accurate forecasts among many candidates. In this study, it is aimed to create an algorithm for order selection in Box-Jenkins models that combines penalized natural logarithm of mutual information among the original series and predictions coming from each candidate. The penalization is achieved by subtracting the number of parameters in each candidate and empirical information the data provide. Simulation studies under various scenarios and application on a real data set imply that our algorithm offers a promising and satisfactory alternative to its counterparts.

Benzer Tezler

  1. Akım serilerinin kaotik analizi karadeniz havzası uzerine bir uygulama

    Chaotic analysis of river discharge time series a case study on black sea river basins

    ASLIHAN ALBOSTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  2. An energy optimization algorithm for cloud computing

    Bulut bilişim için bir enerji optimizasyon algoritması

    OĞUZHAN ŞEREFLİŞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KOYUNCU

  3. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  4. Batarya şarj uygulamalarında kullanılan LLC rezonans çeviricilerde optimum verim eldesi için yeni bir yöntem

    A novel method on obtaining optimal operation efficiency of LLC resonant converters in battery charging applications

    ESER ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN

  5. Constructing a recommendation system based on movie reviews

    Film incelemelerine dayalı bir öneri sistemi oluşturma

    MUHAMMET AYKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ÇENE