Geri Dön

Bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile giresun ili aylık ortalama rüzgâr hızı tahmini

Monthly average wind speed forecasting in giresun province with fuzzy regression functions approach

  1. Tez No: 654301
  2. Yazar: ABDULLAH YILDIRIM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EREN BAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Giresun Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 36

Özet

Son yıllarda, bulanık çıkarım sistemleri tahmin problemlerini çözmek için kullanılan etkili yöntemler olarak göze çarpmaktadır. Bulanık çıkarım sistemleri bulanık kümelere dayanmakla birlikte orijinal verilerin yanı sıra üyelik değerlerini de kullanmaktadır. Popüler bulanık çıkarım sistemlerinden biri olan bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı literatürde geçen birçok bulanık çıkarım siteminin aksine kural tabanına sahip olmaması ve daha kolay uygulanabilir olması özellikleri ile birçok bulanık çıkarım sisteminden ayrı bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında hem Giresun İli aylık ortalama rüzgâr hızı tahmini literatürde ilk defa gerçekleştirilmiş hem de bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı yöntemi literatürde ilk kez rüzgâr hızı tahmininde kullanılmıştır. Giresun İli aylık ortalama rüzgâr hızı tahmini için kullanılan bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımının performansını değerlendirmek için literatürde tahmin problemleri için önerilen birçok yöntemden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonucunda bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile elde edilen tahminlerin literatürdeki diğer bazı birçok yöntemden daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, fuzzy inference systems attract attention as effective methods used to solve forecasting problems. Fuzzy inference systems rely on fuzzy sets and use membership values as well as original data. The fuzzy regression functions approach, which is one of the popular fuzzy inference systems, has a distinct importance from many fuzzy inference systems, unlike many other fuzzy inference systems in the literature, because it does not have a rule base and is easier to apply. In this thesis, both the monthly average wind speed forecasting in Giresun Province is performed for the first time in the literature and the fuzzy regression functions approach method is used for the first time in the literature to forecast the wind speed. In order to evaluate the performance of fuzzy regression functions approach used for monthly average wind speed forecasting in Giresun Province, the results obtained from many methods suggested for forecasting problems in the literature are compared. As a result of the evaluations made, it is concluded that the forecasts obtained by the fuzzy regression functions approach are better than many other methods in the literature.

Benzer Tezler

  1. Ridge regresyona dayalı tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile yabancılara yapılan aylık konut satışı öngörüsü

    Forecasting mountly housing sales to foreigners with type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression

    MİNEL DEMİRKAN PİŞKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EREN BAŞ

  2. Bulanık regresyon fonksiyonları yöntemi ile konut kredisi riski modellemesi

    Home credit risk modelling with the fuzzy regression functions method

    ELİF HANDE EDİNSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BankacılıkAnkara Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FURKAN BAŞER

  3. Zaman serisi öngörüsü için yapay sinir ağlarına dayalı yeni bir bulanık fonksiyon yaklaşımı

    A new fuzzy function approach based on artificial neural networks for time series forecasting

    MEHMET RACİ AKTOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

  4. Fuzzy-PSO control of linear and nonlinear systems

    Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde bulanık sürü parçacığı optimizasyonu yaklasımı ile kontrol

    TOLGA KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE

  5. Fuzzy classification models based on Tanaka's fuzzy linear regression approach and nonparametric improved fuzzy classifier functions

    Tanaka?nın bulanık doğrusal regresyon yaklaşımına dayalı bulanık sınıflandırma modelleri ve parametrik olmayan iyileştirilmiş bulanık sınıflandırma fonksiyonları

    GİZEM ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL