Analysis and synthesis of feed forward neural networks using disarete affine wavelet transformations
İleri beslemeli sinirsel ağların kesintili dalgacık dönüşümleri yardımıyla çözümlemesi ve sentezi
- Tez No: 52128
- Danışmanlar: PROF.DR. ÖZER ERTUNA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
KISA ÖZET İleri Beslemeli Sinirsel Ağlar Kesintili Dalgacık Dönüşümleri Yardımıyla Çözümlemesi ve Sentezi Sinirsel ağlar, finans alanında risk değerlendirmesinden hisse senedi fiyatlarının teknik çözümlemesine kadar birçok muhtemel uygulamaya açık yeni bir bilgisayar teknolojisidir. Son on yıla bakıldığında, sinirsel ağların özellikle finans piyasalarındaki rasgele olmayan hareketleri tahmin etmede sıkça kullanıldığı görülebilir. Dalgacık dönüşümleri fonksiyonel çözümlemede kullanılan yeni bir yöntemi temsil eden dönüşümlerdir. Herhangi bir imge, dalgacık dönüşümleri yardımıyla hem zaman hem de sıklık derecesi yönünden sınırlandırılmış dalgacık fonksiyonlarının doğrusal bir bileşimi şeklinde yazılabilir. Bu çalışmada önce sinirsel ağlar ve dalgacık dönüşümleri hakkında bilgi veriliyor, sonra da dalgacık dönüşümleri sinirsel ağların tahmin kabiliyetini arttırmak için kullanılıyor. Zaman serilerinin sinirsel ağlar yardımıyla tahmininde dalgacık dönüşümlerinin esnekliğinden ve, zaman ve sıklık derecesi bakımından sınırlı olmasından yararlanılryor. Dalgacık dönüşümlerini kullanan iki ayrı tahmin yöntemi öneriliyor ve sadece sinirsel ağlar yardımıyla tahmin yapan bir yöntemle karşılaştırılıyor. Çalışma, dalgacık dönüşümlerinin finans piyasalarının çözümlemesinde yararlı bir yöntem olduğundan bahsediyor ve dalgacık dönüşümlerinin sinirsel ağların tahmin kabiliyetini arttırabileceğini deneysel olarak kanıtlıyor. Sınırlandırılmış olmasına rağmen, çalışma sinirsel ağların ve dalgacık dönüşümlerinin finans alanında birlikte kullanılabileceği bir yöntem sunuyor. IV
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Analysis and Synthesis of Feedforward Neural Networks Using Discrete Affine Wavelet Transformations by Çetin Özel Neural networks are new computer technologies with a variety of potential financial applications, ranging from risk assessment to the technical analysis of stock prices. They have been utilized extensively as a tool to predict the nonrandom movements in the financial markets over the last decade. Wavelet transformations represent a new mathematical method for functional approximation. Any signal can be decomposed into a linear combination of wavelet functions that are compact in both time and frequency domains through wavelet transformations. This thesis introduces neural networks and wavelet transformations and outlines a framework in which discrete wavelet transformations are utilized to improve a neural network's prediction ability. The framework suggests that the flexibility and time-frequency localization property of wavelet transformations can be exploited in predicting time series with neural networks. A widely known neural network model of forecasting financial time series is utilized as a benchmark in the study. Two alternative approaches, which introduces wavelet transformations into neural network prediction problem, are proposed in the framework. The study proves that wavelet formulation is a powerful tool to analyze financial markets. Simulation results indicate that wavelet formulation can indeed improve a neural network's time series prediction performance. While some limitations of this study are noted, evidently it provides a framework of wavelet transformations and neural networks applied to finance. m
Benzer Tezler
- EMG işaretlerinin sınıflandırılması ve öbekleştirilmesi
Classification and clustering of EMG signals
MÜCAHİD GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Kimyasal enjeksiyon yapılmış kum zeminlerde enjeksiyon malzemesiyle basınç dayanımı arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between injection material and compressive strength in chemically injected sand soils
NURULLAH POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY YILDIRIM
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- FPGA tabanlı IQ-math sayı standardında YSA aktivasyon fonksiyonlarının tasarımı ve gerçeklenmesi
Design and implementation of FPGA-based ANN activation functions in IQ-math number standard
MEHMET ŞAMİL AKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KOYUNCU
- Yapay sinir ağları ile Smith abağı modeli
Smith chart modeling by artificial neural networks
MEHMET FATİH ÇAĞLAR
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ