Zaman serisi analiz ve tahmini: Derin öğrenme yaklaşımı
Time series analysis and forecasting: Deep learning approach
- Tez No: 547063
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Günlük hayatta, oldukça fazla problem, zaman serisi verileri içermektedir. Zaman serisi verilerinin analizini veya gelecek değer tahminlerini iyi bir şekilde yapabilmek, bu problemlerin çözümü için çok önemlidir. Çeşitli istatistiksel analiz, matematiksel analiz, sinyal işleme, makine öğrenmesi ve onun alt alanı olan derin öğrenme yöntemleri, zaman serisi verilerini analiz etmek ve gelecek tahmini yapabilmek için kullanılmaktadırlar. Özellikle, son yıllarda popülaritesi giderek artan derin öğrenme yöntemleri, karmaşık zaman serisi problemlerinin çözümünde, geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olmuş ve kullanımları hızla artmıştır. Ancak, bahsedilen analiz ve tahminlere, baştan sona nasıl yaklaşılacağını, hangi modellerin kullanılması gerektiğini, seçilen modelin nasıl kullanılacağını ve veri setinin nasıl hazırlanması gerektiğini, bütün bir şekilde ele alan çalışmalara literatürde pek rastlanmamıştır. Önerilen tez ile, çeşitli zaman serisi problemleri incelenmiş ve yaklaşımlar anlatılmıştır. Durum denetlemeli-LSTM ve durum denetlemesiz-LSTM karşılaştırması yapılmış, basit problemler üzerinde analizleri yapılmış, iç yapıları incelenmiş, bir hanenin elektrik üretim ve tüketim miktarları tahmin edilerek, hanedeki bataryanın optimizasyonu yapılmıştır. Batarya optimizasyonu yapıldığında, optimum sonuca %99 oranında yakınsanmış ve 3-zamanlı elektrik fiyat tarifesi kullanımı ile yüksek oranda kar sağlanmıştır. Bunun dışında, CNN ile finans verisi üzerinden hesaplanan teknik analiz özniteliklerinin yardımı ile gelecek değer tahmini yapılmıştır. Bu tahmin yapılırken, CNN modelinin girdileri olacak olan teknik indikatörlerin 2D resim şeklinde dönüştürülmesi çalışılmamış bir konudur. 2D resim oluşturulurken kullanılan dendrogram kümeleme algoritması bir eksende korelasyonu sağlamış, diğer eksende zaman serisinin otokorelasyonundan faydalanılmıştır. Geliştirilen model, zaman serisi verisine uygun dönüşümler uygulandığında, eğitilebilmiş ve başarılı sonuçlar çıkarmıştır. Finans verisine uygulanan dönüşümler, farklı alanlardaki zaman serisi verilerine de uygulanabilir olduğu için, farklı mimarideki modeller de kullanışlı duruma geçmişlerdir.
Özet (Çeviri)
In daily life, quite a lot of problems include time series data. Making good time series data analysis or future value estimations is very important to solve these problems. Various statistical analysis, mathematical analysis, signal processing, machine learning and deep learning methods that are subfields of machine learning are used to analyze time series data and to make a future forecast. In particular, deep learning methods, which have become increasingly popular in recent years, have been more successful than traditional methods in solving some complex time series problems and their usage has spread rapidly. However, in the literature, there is not a lot of research which deals with the analysis and estimations, how to approach the end-to-end solutions, which models should be used, how to use the selected model and how the dataset should be prepared. In the proposed thesis, various time series problems are examined, and approaches are explained. Stateful LSTM and the stateless LSTM were compared, analyzed on simple problems, internal structures of them were examined. After that, electricity production and consumption amount of a household were estimated, and the battery of household were optimized. When battery optimizations were made, the optimum result was converged at a rate of 99% and a high rate of profit was achieved by the use of 3-rate electricity tariffs. In addition, the technical analysis features calculated over the financial data and used for the estimation of the future value of the financial data with the help of CNN, another deep learning model. In this estimation, the conversion of technical indicators which will be the inputs of CNN model as 2D images is an uninvestigated issue. The dendrogram clustering algorithm used in 2D image rendering provided one-axis correlation, while the other axis was used for autocorrelation of the time series. When the results were examined and transformations were applied, developed method could be trained and gave successful results. Since the transformations applied to finance data are also applicable to time series data in different fields, models which have different architecture can be useful.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Deep learning for improved forecasting of geomagnetic storms in disaster management
Afet yönetiminde jeomanyetik fırtınaların geliştirilmiş tahmini için derin öğrenme
HASANAIN ADIL HASSAN HASSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Derin öğrenmede tekrarlayan sinir ağları yaklaşımı ile hisse senedi fiyat tahmini
Stock price prediction with recurrent neural networks approach in deep learning
GÜLDENİZ CANATAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜZİN YÜKSEL
- Deep Q-Network based cryptocurrency investment strategies using transformer function approximator
Transformer fonksiyon yaklaşımcısını kullanarak derin Q-Ağı tabanlı kripto para yatırım stratejileri
TUNA ALAYGUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER