Geri Dön

Decomposing time series data via mixed integer programming

Zaman serilerinin karmaşık tam sayılı programlama ile parçalarına ayrıştırılması

  1. Tez No: 618507
  2. Yazar: ŞEYMA GÖZÜYILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER ERHUN KUNDAKCIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Zaman serilerini trend, sezonsallık ve arta kalan olarak ayırmak, tahmin yapmada ve anormallik belirlemede kullanılacak temelindeki içgörüleri ortaya çıkarmaktadır. Bir çok ayrıştırma yöntemi olmasına rağmen, hiçbir yöntem takip eden konuların hepsini ele alacağını garanti etmemektedir. Bu konular i) trendin düzgünlüğü ve sezonsallığın katı yapısı ii) trend'deki değişimler iii) uzun sezonsallık dönemleri iv) çoklu sezonsallık ve v) uç değerlerdeki gürbüzlüktür. Bu çalışmada, tüm bu konuları ele alabilmek adına bir tam sayı programlama modeli öneriyoruz. Farklı sentetik problem kümeleri üzerinde yapılan deneyler, önerilen algoritmanın etkililiğini ve gürbüz sezonsallık trend ayrıştırma algoritmasına karşılık değerlendirme sonuçlarını ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Decomposing time series into seasonality, trend, and remainder reveals underlying insights to be used in forecasting and anomaly detection. Although there are several decomposition methods, no method guarantees all of the following issues are addressed: i) smoothness of trend and the rigid structure of seasonality, ii) shifts in trend, iii) long seasonality periods, iv) multi-seasonality, and v) robustness on outliers. In this study, we propose a mixed integer programming model to address all of these issues. Experiments on different synthetic problem sets present the effectiveness of the proposed algorithm, providing benchmark results against the robust seasonal trend decomposition algorithm.

Benzer Tezler

  1. Türkiye turizm gelirinin öngörüsünde zaman serilerinin bileşenlerine ayrıştırılarak yapay sinir ağları ve box-jenkins yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi

    The comparative analysis of artificial neural network and box-jenkins methods by decomposing components of ti̇me series

    MUHAMMED FATİH TÜZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    TurizmKafkas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CAVİT YEŞİLYURT

  2. The impact of exchange rate fluctuations on economic growth in Nigeria

    Nijerya döviz kurlarının ekonomik büyümeye etkisi

    AYODEJİ MUBARAK OLAYIWOLA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EkonomiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Ekonomi Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN EROĞLU

  3. InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği

    Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport

    NUR YAĞMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

    PROF. DR. ERDAL ŞAFAK

  4. Three essays on foreign exchange's futures, volatility, and interaction with stock market

    Döviz vadelileri, volatilite ve hisse senedi piyasası ile etkileşimi üzerine üç deneme

    MUHAMMAD ALI FAISAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Maliyeİstanbul Okan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT DONDURAN

  5. Jeodezik amaçlı uyum iyiliği testleri uygulanması: VLBI/GPS ortak yerleşkeleri sıcaklık verileri analizi örneği

    Using of goodness of fit tests for geodetic applications: case study on analysing of temperature data at VLBI/GPS co-located sites

    EYÜP SOPACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Astronomi ve Uzay BilimleriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMİNE TANIR KAYIKÇI