Zaman serilerinin periyodiklik analizi için tekniklerin geliştirilmesi
Developing techniques for periodicity analysis of time series
- Tez No: 562834
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METE ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Zaman serilerinin periyodiklik analizi zamana göre düzenlenmiş bir veya daha fazla değişken için kaydedilen ölçümler kümesinin analizidir. Periyodiklik madenciliği meteoroloji, astronomi, ekonometri gibi dünyada birçok alanlarda kullanılabilir. Perdiyodikliklerin bulunması için geliştirilen teknikler fourier dönüşümünü, dalgacık dönüşümünü ve dinamik zaman bükmesi algoritmasını esas almışlardır. Dinamik zanam bükmesi algoritması iyi performans vermesine rağmen işlem zamanı yüksektir. Bu tez çalışmasında zaman serilerinin periyodiklik analizi için kullanılan fourier dönüşümü, dalgacık dönüşümü ve dinamik zaman bükmesi tabanlı algoritmalar incelenmiş ve daha sonra yeni periyodiklik analizi algoritmaları (HFD-DZB, DD-DZB) önerilmiştir. Önerilen algoritmalar hızlı fourier dönüşümü ile dinamik zaman bükmesinin birleştirilmesi (HFD-DZB) ve dalgacık dönüşümü ile dinamik zaman bükmesinin (DD-DZB) birleştirilmesi ile oluşturulmuştur. Önerilen algoritmaların performansları gerçek ve sentetik veritabanı üzerinde incelenmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The periodicity analysis of time series is the analysis of a set of measurements recorded for one or more variables arranged over time. Periodicity mining can be used in many application fields such as meteorology, astronomy, econometrics. The techniques developed to find the periodicity are based on fourier transform, wavelet transform and dynamic time warping algorithm. Although the dynamic warping algorithm performs well, its processing time is high. In this thesis, fourier transform, wavelet transform and dynamic time warping based algorithms used for periodicity analysis of time series are examined and new periodicity analysis algorithms (FFT-DTW, WT-DTW) are proposed. The proposed algorithms are formed by combining fast fourier transform with dynamic time warping (FFT-DTW) and wavelet transform with dynamic time warping (WT-DTW). The performances of the proposed algorithms were examined on real and synthetic database and successful results were obtained.
Benzer Tezler
- Meteorolojik verilerin ısıl değerlendirilmesi ve bilgisayarda simülasyonu
Başlık çevirisi yok
KAYA SARICALI
- Kaotik ve biyometrik zaman serileri ile görüntü güvenliği
Image security by using chaotic and biometric time series
RAMAZAN CENKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA GÜLRU ÇAM TAŞKIRAN
- Zaman serilerinin öngörüsü için GKA tabanlı DVR metodları
Emd based SVR methods for time series prediction
BAHADIR BİCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Zaman serilerinin modellenmesi ve stokastik prosesler
Time series modelling and stochastic processes
TARHAN SERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ KUTAY
- Zaman serilerinin analizinde klasik yaklaşımlar ile box-jenkins yaklaşımlarının karşılaştırılması ve bir uygulama
Başlık çevirisi yok
NAZAN KEKEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ