Geri Dön

Bulanık lineer regresyon

Fuzzy linear regression

  1. Tez No: 598605
  2. Yazar: MURAT ÇOBANOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA TİRYAKİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık kavramlar, Lineer regresyon, Bulanık lineer regresyon, Fuzzy concepts, Linear regression, Fuzzy linear regression
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 149

Özet

1965 yılında L. A. Zadeh tarafından ortaya atılan bulanık kavramlar birçok alandaki çalışmalarda kullanılmıştır. Klasik matematikteki bazı kavramlar bulanık kavramlara genişleterek pek çok durumda kullanılabilmesine olanak sağlanmıştır. Karar verme aşamasında sayısal veriler ile bir matematiksel model oluşturulurken en çok kullanılan yöntemlerden biri regresyon analizi ve daha özel olarak lineer regresyon analizidir. Lineer regresyon analizinde temel amaç, bağımsız değişkenler ve bu değişkenlerle ilgili bir bağımlı değişken yardımıyla oluşturulan lineer modelde bağımsız değişkenlerin katsayılarını bulmaktır. İlk olarak Tanaka tarafından 1982 yılında ortaya atılan bulanık lineer regresyon analizi, bulanıklık ve regresyon kavramlarını birleştirmiştir. Zamanla daha da gelişme göstermiş olan bulanık lineer regresyon kavramında tahmin edilecek katsayılar birer bulanık sayıdır. Bu nedenle elde edilecek tahmin değerleri, karar verici için tek bir değerden ziyade bir aralık yapısındadır. Bu da karar vericinin daha başarılı kararlar vermesi hususunda kayda değer bir önem arz etmektedir. Çalışmamızda girdilerin kesin veya bulanık olması ve veri setinin aykırı (outlier) değerler içermesi gibi farklı durumlara göre literatürde yer alan yöntemler ele alınmıştır. Çalışmamızın uygulama bölümünde bu yöntemlerden bazıları bir ikinci el araba alım-satım problemi üzerinde çalıştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The fuzzy concepts introduced by L. A. Zadeh in 1965 were used in studies in many fields. Some concepts in classical mathematics have been extended to fuzzy concepts so that they can be used in many situations. One of the most commonly used methods for creating a mathematical model with numerical data in decision-making is regression analysis and, more specifically, linear regression analysis. In linear regression analysis, the main objective is to find the coefficients of independent variables in the linear model created by using independent variables and a dependent variable. The fuzzy linear regression analysis, which was first proposed by Tanaka in 1982, combined the concepts of fuzziness and regression. In the fuzzy linear regression concept, the coefficients to be estimated are fuzzy numbers. For this reason the estimation values to be obtained are in a interval structure rather than a single value for the decision maker. This is of great importance for the decision maker to make more successful decisions. In our study, the methods in literature developed according to different situations such as whether the inputs are crisp or fuzzy numbers and the data set contains outlier values were studied. In the application part of our study some of these methods were run on a second-hand car trade problem.

Benzer Tezler

  1. Extended water budget equation based on the fuzzy regression and implementation for lake Van

    Bulanık regresyon ile su bütçesi denklemi geliştirilmesi ve Van Gölü üzerinde uygulanması

    ECEM UYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK

  2. Lineer olmayan bulanık regresyonda tahmin

    Estimation in fuzzy nonlinear regression

    ÜMRAN MÜNİRE TEKŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AŞIR GENÇ

  3. Bulanık Mantık Yöntemi ile mevsimsel verilere dayalı buharlaşma tahmini

    Prediction of evapotranspiration based on climatic data with Fuzzy Logic Method

    YUNUS ZİYA KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İnşaat MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA MAMAK

    DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ

  4. Klasik ve bulanık mantık modelleme yöntemleri ile Yarseli baraj hazne hacminin tahmini

    Estimation of Yarseli dam reservoir volume with classical and fuzzy logic modeling methods

    FAHRETTİN GÖKHAN GÜMÜŞCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mühendislik Bilimleriİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ

  5. Hatay ili Dörtyol bölgesi yer altı su seviyesinin bulanık mantık, çoklu lineer regresyon ve arma modelleri ile tahmini

    Estimation of groundwater level of Dörtyol region-Hatay province by fl, multiple li̇near regression and arma models

    AYDA GİZEM MARUF

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ÜNEŞ