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
- Tez No: 654301
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EREN BAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
- 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
2023
BankacılıkAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FURKAN BAŞER
- 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
2023
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU
- Ofis kiralarının bulanık regresyon yöntemiyle belirlenmesi: Ankara ili örneği
Determination of office rent with fuzzy regression method: The case of Ankara province
UĞUR ŞEN
Doktora
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRİYE NİHAN ÖZDEMİR SÖNMEZ
PROF. DR. FURKAN BAŞER
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
