Geri Dön

Bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağı

Bootstrapped dendritic neuron model artificial neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 780821
  2. Yazar: ELİF ÖLMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  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: 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

  1. Tez No

    413410

    Robust face recognition on nonlinear manifolds

    Doğrusal olmayan manifoldlar üzerinde gürbüz yüz tanıma

    BİRKAN TUNÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Tez No

    415551

    Target tracking and sensor placement for doppler–only measurements

    Sadece doppler ölçümleriyle hedef izleme ve sensör yerleştirimi

    SÜLEYMAN AYAZGÖK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ORGUNER

  3. Tez No

    416453

    A decision support tool for contingency and profit analysis of international construction portfolios

    Uluslararası inşaat portföylerinin risk primi ve kâr analizi için karar destek aracı

    NİZAMİ ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİFAT SÖNMEZ

  4. Tez No

    418749

    Düşük talepli ürünlerde riskli değer yaklaşımıyla stok politikalarının optimizasyonu

    Optimization of inventory policies by risk value approach for low demand products

    ENGİN BAYTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRÜ ALP BARAY

  5. Tez No

    419034

    8-BIT 1 GS/S ADC architecture and 4-BIT flash ADC for +10 GS/S time interleaved ADC in 65nm CMOS technology

    +10 GS/S zaman aralıklı ADC için 65nm CMOS teknolojisinde 8-BIT 1 GS/S ADC yapısı ve 4-BIT flash ADC

    ALPER AKDİKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

Geri Dön