Geri Dön

Kedi sürüsü optimizasyonuna dayalı yeni bir bulanık zaman serisi yaklaşımı

A new fuzzy time series approach based on cat swarm optimization

PDF İndir

  1. Tez No: 521845
  2. Yazar: YASEMİN BURCU GÜNDOĞDU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Model varsayımı ve gözlem sayısı gibi teorik kısıtları içermemesi sebebiyle belirsizlik içeren verilerin analiz edilmesinde klasik zaman serileri yerine tercih edilen bulanık zaman serilerinin önemi giderek artmaktadır. Bulanık zaman serilerinde öngörü elde edilmesinde, bulanıklaştırma, bulanık ilişkileri belirleme ve berraklaştırma biçiminde temel olarak üç aşama kullanılmaktadır. Literatürde her üç aşamanın da geliştirilmesi üzerine birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmaların büyük bir bölümü parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma gibi sezgisel optimizasyon yöntemlerine dayanmaktadır. Bu çalışmada ise bulanık zaman serileri üzerine yapılmış olan literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak küme merkezlerinin belirlenmesinde kedi sürüsü optimizasyonuna, bulanık ilişkilerin belirlenmesinde ise destek vektör makinelerine dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. Kedi sürüsü optimizasyonuna dayalı önerilen bu yeni yöntemin etkinliği, ilk olarak literatürde sıklıkla kullanılan veriler üzerinden değerlendirilmiştir. Daha sonra ise küme merkezlerinin belirlenmesi aşamasında kedi sürüsü optimizasyonu yerine sırasıyla parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma, yapay arı koloni algoritması ve karınca koloni algoritması kullanılmış ve söz konusu yöntemler yeni bir veri seti üzerinde uygulanarak, önerilen yaklaşım ile etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda, kedi sürü optimizasyonunun bulanık zaman serilerinde ele alınan başta sezgisel yöntemler olmak üzere birçok çalışmaya göre oldukça etkin olabileceği sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Since there are no theoretical constraints such as the model assumption and the number of observations, the importance of the preferred fuzzy time series instead of classical time series is day by day increasing in analysis of data containing uncertainty. In obtaining predictions in fuzzy time series, basically three stages are used in the form of fuzzification, determination of fuzzy relations and defuzzification. There are many studies on the development of each of these three phases in the literature. Most of these studies are based on heuristic optimization methods such as particle swarm optimization, genetic algorithm. In this study, unlike other studies in the literature on fuzzy time series, a new approach has been proposed based on cat swarm optimization in the determination of cluster centers and support vector machine in determining of fuzzy relations. The effectiveness of this new proposed approach based on cat swarm optimization, was firstly assessed on the data commonly used in the literature. Then, respectively particle swarm optimization, genetic algorithm, artificial bee colony algorithm and ant colony algorithm were used instead of cat swarm optimization in the determination of cluster centers and these methods were applied on a new data set and the effectiveness of these methods was compared with the proposed approach. As the result of study, it has been concluded that the cat swarm optimization can be quite effective compared to many studies, especially the heuristic methods discussed in the fuzzy time series.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    357204

    Güncel sürü zekâsı algoritmalarıyla sınıflandırma kurallarının keşfi

    Classification rule mining with current swarm intelligence algorithms

    SİNEM AKYOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTunceli Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ

  2. Tez No

    458013

    Kaotik kuş sürüsü optimizasyon algoritmaları

    Bird swarm algoritms with chaotic mapping

    ELİF VAROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ

  3. Tez No

    851469

    Araçlarda sürücü destek amaçlı yapay zeka yöntemlerinin uygulanması

    Application of artificial intelligence methods for driver assistance in vehicles

    CEMRE BELEMİR ŞAFAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKTO Karatay Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK

  4. Tez No

    735452

    Kedi sahiplerinin COVID-19 ve COVID-19-kedi ilişkisi hakkında bilgi ve düşüncelerinin belirlenmesi üzerine bir araştırma: Anket çalışması

    A Study on determining the knowledge and thoughts of cat owners about COVID-19 and COVID-19-Cat relationship: A Survey Study

    FATİH BURAK YEŞİLKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Veteriner HekimliğiAtatürk Üniversitesi

    İç Hastalıkları (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SİNAN AKTAŞ

  5. Tez No

    432519

    Çizgi filmlerde lider özelliklerini eğitimdeki yeri

    Roles of leader characters in cartoons regarding education

    PEHLÜL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUALLA MURAT

Geri Dön