Sezgisel kümelere dayalı bulanık regresyon analizi ve uygulamaları
Fuzzy regression analysis based on intuitionistic sets and its applications
- Tez No: 641891
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA GAMGAM, DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜKERREM BAHAR BAŞKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Gerçek yaşam problemlerinde karşılaşılan belirsizliklerin analizi için bulanık mantığa dayalı yöntemlerin kullanımı hızla artmaktadır. Belirsizlikler içeren karmaşık sistemlerin modellenmesinde, klasik regresyon analizinin alternatifi olarak bulanık regresyon analizi kullanılmaktadır. Öte yandan, sezgisel bulanık regresyon analizi ile bir sistemin girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki belirsizlikler daha detaylı bir şekilde incelenebilmektedir. Bu tez çalışmasında, en küçük karelere dayanan sezgisel bulanık regresyon analizi, teorik yapısı ve uygulamaları ele alınmıştır. Sezgisel bulanık kümelere dayalı regresyon analizi yöntemi ile daha iyi tahmin ediciler elde edilmesi amaçlanmıştır. Literatürde bulunan çeşitli veri setleri için klasik, bulanık ve sezgisel bulanık regresyon modelleri tahmin edilmiştir. Ayrıca sezgisel bulanık regresyonun gerçek yaşamda uygulanabilirliğinin gösterilmesi amacı ile bir işletmenin tedarikçi seçim problemi ele alınmıştır. Klasik, bulanık ve sezgisel bulanık regresyon modellerine ilişkin tahmin ediciler, iyi bilinen performans ölçütlerinden artık kareler ortalamasının karekökü kriterine göre değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirmeler, sezgisel bulanık regresyon modellerinin daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Ayrıca, sezgisel bulanık regresyon modellerinin geçerlilikleri, çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
There is increasing-interest in fuzzy logic-based methods for analyzing uncertainties in reallife problems. As an alternative of classical regression analysis, fuzzy regression analysis is utilized to model complex systems containing uncertainties. Besides, uncertainties between input and output variables of any given system can be examined in detail using intuitionistic fuzzy regression analysis. In this thesis study, intuitionistic fuzzy regression analysis based on the least squares, its theoretical structure and applications are examined. It is aimed to obtained better estimators in virtue of the regression based on intuitionistic fuzzy sets. Classical, fuzzy and intuitionistic fuzzy regression models were fitted for various datasets in the literature. Furthermore, supplier selection problem of a company was investigated in order to demonstrate the feasibility of applying intuitionistic fuzzy regression analysis in real-life. The estimators of classical, fuzzy and intuitionistic fuzzy regression models were evaluated according to root of mean residual square as the well-known performance criterion. Evaluations show that intuitionistic fuzzy regression models give better results than the others. In addition, validities of intuitionistic fuzzy regression models were investigated by using the cross-validation method.
Benzer Tezler
- Bulanık esnek kümelere dayalı birleştirilmiş bir tahminleme yaklaşımı
Combined estimation method on fuzzy soft sets
BUĞRA BAĞCI
- Sezgisel bulanık kümelere dayalı çok kriterli karar verme yöntemleri
Multi-criteria decision making methods based on intuitionistic fuzzy sets
YASEMİN GÜNTER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. NİMET YAPICI PEHLİVAN
- Decision making based on intuitionistic fuzzy sets and neutrosophic sets
Sezgisel bulanık ve nötrosofik kümelere dayalı karar verme
EDA BOLTÜRK
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Strategic analysis of digital transformation in aviation industry and proposition of a new digital service quality model
Havacılık endüstrisinde dijital dönüşümün stratejik analizi ve yeni bir dijital hizmet kalitesi model önerimi
CELAL ALPAY HAVLE
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN FEYZİOĞLU
- Dendritik nöron model yapay sinir ağlarına dayalı yeni sezgisel bulanık zaman serisi öngörü yöntemleri
New intuitionistic fuzzy time series forecasting methods based on dendritic neuron model artificial neural networks
TURAN CANSU
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikGiresun Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EREN BAŞ
PROF. DR. TAMER AKKAN