Bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağı
Bootstrapped dendritic neuron model artificial neural network
- Tez No: 780821
- Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Dendritlerin yapay sinir ağı modeline ilave edildiği dendritik nöron model yapay sinir ağı, zaman serilerinin analizi için literatürde kullanılan diğer yapay sinir ağı yöntemleriyle karşılaştırıldığında daha iyi performans göstermeyi başarmıştır. Bu çalışmada bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağı yöntemi önerilerek bu yöntemin performansı, BIST100 zaman serileri üzerinde çeşitli istatistiklere göre derin bir yapay sinir ağı olan uzun-kısa dönem hafıza, yüksek dereceli bir yapay sinir ağı olan pi-sigma ve bootstrap hibrit yapay sinir ağı ile karşılaştırılmıştır. Uygulamanın sonucunda bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağı, genel olarak tüm istatistiklerde en iyi sonuçları üretmiştir. Özellikle bootstrap dendritik nöron modelin düşük standart sapmaya sahip olması diğer üç yönteme nazaran bir tercih nedeni olarak göze çarpmıştır. Bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağının, zaman serilerinin analizi için diğer yapay sinir ağı yöntemlerine tercih edilebileceği öngörülmüştür.
Özet (Çeviri)
The dendritic neuron model artificial neural network, in which dendrites are added to the artificial neural network model, has managed to perform better when compared to other artificial neural network methods used in the literature for time series analysis. In this study, bootstrap dendritic neuron model artificial neural network method is proposed and the performance of this method compared with long-short term memory as a deep artificial neural network, pi-sigma as a high-order artificial neural network and bootstrap hybrid artificial neural network according to various statistics on BIST100 time series. As a result of the application, the bootstrap dendritic neuron model artificial neural network generally produced the best results in all statistics. In particular, the low standard deviation of the bootstrap dendritic neuron model stood out as a reason for preference compared to the other three methods. It is predicted that Bootstrap dendritic neuron model artificial neural network can be preferred to other artificial neural network methods for time series analysis.
Benzer Tezler
- Bootstrap yönteminin regresyon analizinde kullanımı ve diğer yöntemlerle karşılaştırılması
The usage of the Bootstrap method in regression analysis and its comparison with other methods
DUYGU OKUTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İstatistikEge ÜniversitesiUygulamalı İstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK
- Bootstrap'a dayalı rezerv kestirim yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of reserve estimation methods based on bootstrap
ADNAN KÖSE
Doktora
Türkçe
2004
Maden Mühendisliği ve MadencilikHacettepe ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BAHTİYAR TERCAN
- Bootstrap yöntemi yardımıyla akım tahminlerindeki girdi belirsizliğinin incelenmesi
Investigating of input uncertainty in streamflow forecasts using bootstrap method
M. IBRAHIM TIMORI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN TONGAL
- Bootstrap örnekleme yönteminin x-R süreç kontrol diyagramlarında kullanımı
Use of bootstrap resampling method in x-R proces control charts
SEVGİ BALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP BARAY
