Geri Dön

Arıma modellerinde parçacık sürü optimizasyonu ile parametre tahmini

Parameter estimation in arima model with particle swarm optimization

  1. Tez No: 576973
  2. Yazar: ALİ KARADAĞOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Giresun Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Zaman serilerinin öngörülmesi, gelecek planlamaları açısından oldukça önemlidir. ARIMA modelleri 1970'li yıllardan beri zaman serisi çözümlemesinde en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. ARIMA modelinde parametre tahmini için olabilirlik fonksiyonu maksimizasyonu ya da en küçük kareler fonksiyonunun minimizasyonuna dayalı yöntemler mevcuttur. ARIMA modelinde hareketli ortalama terimlerinin bulunması durumunda model parametrelere göre doğrusal değildir ve bu modelde parametre tahmini için doğrusal olmayan optimizasyon yöntemlerine ihtiyaç vardır. Bu çalışmada ARIMA modelinin parametrelerinin parçacık sürü optimizasyonu ile tahmini için bir algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritmanın performansı gerçek hayat zaman serileri üzerinden araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Forecasting is an important problem for planning future. ARIMA models have been widely used for time series forecasting since 1970. There are maximum likelihood or least square methods to estimate parameters of ARIMA model. The ARIMA model is not linear in terms of its parameters when the model contain moving average terms and this model needs nonlinear optimization techniques for parameter estimation. In this study, a new algorithm is proposed employing particle swarm optimization for parameter estimation in ARIMA models. The performance of the proposed method is compared with some other methods by using real-world time series.

Benzer Tezler

  1. Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Examination of the effects of distributed generation on smart grids

    MİKAİL PÜRLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  2. Uçak enerji manevra yapabilirlik ve performans parametrelerinin metasezgisel yöntemlerle modellenmesi

    Aircraft energy maneuverability and modeling of performance parameters with metaheuristic methods

    RIDVAN ORUÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Havacılık MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uçak Gövde Motor Bakım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA BAKLACIOĞLU

  3. Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks

    Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi

    CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  4. Finansal zaman serilerinin olasılıklı modellenmesi ve benzetimi

    Stochastic modeling and simulation of financial time series

    YUSUF KARADEDE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  5. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA