Geri Dön

R ortamı veri setlerini tahmin etmek için zaman serisi algoritmalarını hibrit modellerle birleştirme

Ensembling time series algorithms with hybrid models to predict R environment datasets

  1. Tez No: 757858
  2. Yazar: İBRAHİM HALİL ÜNLÜK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYDİN PALA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Nükleer Mühendislik, Energy, Nuclear Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muş Alparslan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

R programlama dili ortamında zaman serisi formundaki veri kümelerinin farklı yaklaşımlarla gelecek tahminlerinin yapılması büyük önem taşımaktadır. Tahmin işleminde tek tek algoritma kullanmak gerine Hibrit bir yapının kullanılması literatüre olumlu bir katkı sağlayacaktır. Araştırılan konunun henüz çalışılmamış bir konu olması teze yenilik özelliği kazandırmaktadır.

Özet (Çeviri)

It is of great importance to make future predictions of data sets in time series form with different approaches in the R programming language environment. Using individual algorithms in the estimation process, using a hybrid structure will make a positive contribution to the literature. The fact that the researched subject is not yet studied gives the thesis a novelty feature.

Benzer Tezler

  1. Particulate matter 2.5 – PM2.5 mapping using MODIS satellite data and multivariate non-linear regression analysis over Marmara Region – Turkey

    MODIS uydu verileri ve çok değişkenli doğrusal olmayan regresyon analizi ile partiküler madde 2.5-PM2.5 haritasının Marmara Bölgesi-Türkiye için üretilmesi

    MIDYAN ALDABASH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Examining the structural geology and exploring geothermal energy production potential of an oil/gas field in Thrace Basin, Turkiye

    Trakya Havzası'nda, Türkiye, yer alan bir petrol/gaz sahasının yapısal jeolojisinin incelenmesi ve jeotermal enerji üretim potansiyelinin araştırılması

    MELEK ALTIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRSEL SUNAL

    PROF. DR. MUSTAFA ONUR

  4. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  5. Prematüre yenidoğanlarda vaka önleme ve yönetimi için dijital ikiz

    Digital twin for case prevention and management in premature neonates

    MAHMUT ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT CEYLAN