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: İstatistik, Matematik, Statistics, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: ARIMA, Parametre tahmini, Parçacık sürü optimizasyonu, Tahmin öğrenme, ARIMA, Parameter estimation, Particle swarm optimization, Forecast learning
  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: Belirtilmemiş.

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. Yapay zeka optimizasyon algoritmaları ile doğrusal olmayan regresyon modellerinde parametre tahmini

    Parameter estimation of nonlinear regression models with artificial intelligence optimization algorithms

    MURAT AÇIKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM TÜRKŞEN

  2. Coupling different machine learning and meta-heuristic optimization techniques to generate the snow avalanche susceptibility map in French alps

    Makine öğrenmesi ve meta-sezgisel optimizasyon tekniklerinin birleştirilmesiyle Fransız alplerinde kar çığları duyarlılık haritası oluşturma

    ENES CAN KAYHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU

  3. Hyperparameter optimization of support vector machines with a new algorithm combining grid search and particle swarm optimization

    Izgara arama ve parçacık sürüsü optimizasyonunu birleştiren yeni bir algoritma ile destek vektör makinelerinin hiperparametre optimizasyonu

    YUNUS ALTUNKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA AÇIKKAR

  4. Meteorolojik parametreler ile doğalgaz talep tahmini için metasezgisel optimizasyon algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of metaheuristic optimization algorithms for natural gas demand estimation with meteorological parameters

    ZEHRA BİLİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR

  5. 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