Automatic time series forecasting using the ATA method with STL decomposition and Box-Cox transformation
STL ayrıştırmalı ve Box-Cox dönüşümlü ATA metodu kullanılarak otomatik zaman serisi öngörüsü
- Tez No: 709014
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜÇKAN YAPAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
ATA metodu, mevcut yöntemlerin başlangıç değeri ve optimizasyon aşamalarında karşılaşılan sorunlara yenilikçi çözümler sunan yeni bir tek değişkenli zaman serisi tahmin yöntemidir. ATA methodunun öngörü performansı, hem uygulama kolaylığı hem de öngörülerin doğruluğu açısından mevcut öngörü yöntemlerinden üstündür. Mevsimsellikten arındırmanın tercih edilen herhangi bir ayrıştırma yöntemiyle gerçekleştirilebildiği mevsimsel olmayan veya mevsimsellikten arındırılmış zaman serilerine uygulanabilir. Otomatik zaman serisi öngörüleri için kapsamlı bir sistem olarak tasarlanan algoritma ATAforecasting ve fable.ata R paketleri olarak geliştirilmiştir. Hazırlanan algoritma, her çeşit zaman serisi bileşenini tercih edilen herhangi bir ATA yöntemiyle modellemeye ve bazı popüler ayrıştırma tekniklerini kullanarak mevsimsellik modellerini ele almaya odaklanır. ATAforecasting algoritması araştırmacıların, STL, TBATS, stR, TRAMO/SEATS ile mevsimselliği modelleyebilmesini, Box-Cox dönüşüm ailesi ile dönüşüm yapabilmesini ve herhangi bir zaman serisini basit ATA, toplamsal, çarpımsal, sönümlü trend ATA ve sabit-seviyeli ATA trend yöntemleriyle analiz edebilmesini sağlar. Araştırmacılar ve veri analistleri için herhangi bir tür zaman serisi veri setini uzmanlık gerektirmeden modellemek için geniş kapsamlı fonksiyonlar sunar. Ek olarak, ATAforecasting algoritması model spesifikasyonlarının türlerini ve bunların grafiklerini oluşturur ve ATA metodunun performansını kesinlikle artıran farklı doğruluk ölçütleri kullanır.
Özet (Çeviri)
ATA method is a new univariate time series forecasting method which provides innovative solutions to issues faced during the initialization and optimization stages of existing methods. ATA forecasting performance is superior to existing methods both in terms of easy implementation and accurate forecasting. It can be applied to non-seasonal or deseasonalized time series, where the deseasonalization can be performed via any preferred decomposition method. The ATAforecasting and fable.ata R packages was developed as a comprehensive toolkit for automatic time series forecasting. It focuses on modeling all types of time series components with any preferred ATA methods and handling seasonality patterns by utilizing some popular decomposition techniques. The $\mathtt{\textbf{ATAforecasting}}$ package provides for researchers modelling seasonality with STL, TBATS, stR, TRAMO/SEATS, transforming with Box-Cox power transformation family and analysing the any time series with simple ATA and additive, multiplicative, damped trend ATA methods and level fixed ATA trended methods. It offers comprehensive functions for researchers and data analysts to model any type of time series data sets without requiring specialization. However, an expert user may use the functions that can model all possible time series behaviours. The package also incorporates types of model specifications and their graphs uses different accuracy measures that surely increase the ATA Method's performance.
Benzer Tezler
- Modelling and forecasting time series data using ATA method
ATA yöntemi kullanılarak zaman serisi verilerinin modellenmesi ve tahminlenmesi
HANİFE TAYLAN SELAMLAR
Doktora
İngilizce
2017
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜÇKAN YAPAR
- Tam zamanında imalat sisteminin simülasyon ile analizi ve uygulanabilirliğinin etüdü
An Analysis of the just in time manufacturing system by simulation and a study for its applicability
SEMRA DURMUŞOĞLU
Doktora
Türkçe
1989
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AYHAN TORAMAN
- Unsteady wind farm simulations and short-term power forecasting using actuator disk model in OpenFOAM coupled with WRF
WRF ile akuple OpenFOAM'da aktüatör disk modeli kullanılarak daimi olmayan rüzgar çiftliği simülasyonları ve kısa süreli güç tahmini
HÜSEYİN CAN ÖNEL
Doktora
İngilizce
2023
EnerjiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TUNCER
- Forecasting nonlinear time series using partial least squares method
Doğrusal olmayan zaman serilerinin kısmi en küçük kareler yöntemi ile tahminlenmesi
MEFHARET ERTAÇ
Doktora
İngilizce
2014
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN FİRUZAN