Geri Dön

Petrol price estimation using deep learning techniques

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796550
  2. Yazar: ALİ ABDULHAFİDH HADİ AL-MAHDAWİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU İBRAHİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Ham petrol dünyanın önde gelen yakıtıdır. Bazı makine öğrenimi modelleri, sağlanan veri noktalarının türüne göre veri kümesine verimli bir şekilde uyar. Bu projenin temel amacı, veri noktalarına verimli bir şekilde uyan farklı modeller bulmak ve makine öğrenimi modeli yardımıyla yakıt fiyatını tahmin etmektir. Planlanan yöntem, çeşitli çalışmalarda tahmin teknikleri olarak kullanılan iki geleneksel teknikle ilişkilendirilmiştir. Amaçlanan teknik, ortalama hata, ortalama kare hatası, ortalama yüzde hatası ve ortalama kare hatası gibi çeşitli ölçülen faktörler değerlendirildiğinde geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuçlar üretti.

Özet (Çeviri)

Crude oil is the world's leading fuel. Some machine learning models fit the dataset efficiently based on the type of data points provided. The main purpose of this project is to find different models that fit the data points efficiently and to predict the fuel price with the help of machine learning model. The planned method associated with two traditional techniques that are used as predication techniques in various studies. The intended technique produced best outcomes than traditional methods when various measured factors are assessed such as mean error, mean squared error, mean percentage error, and root mean squared error.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir petrokimya firmasının hisse senedi fiyat tahmini

    Stock price prediction of a petrochemical company using machine learning methods

    ŞEVVAL TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL

  2. Applications of time-series methods in electricity price forecasting

    Başlık çevirisi yok

    TOYGAR ÜLGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKTÜRK POYRAZOĞLU

  3. Türkiye'de döviz kuru volatilitesinin belirleyicilerinin incelenmesi; 2003 – 2021 dönemi örneği

    Enquête sur les déterminants de lavolatilité des taux de change en turquie;exemple de la période 2003 – 2021

    MÜSLÜM AYDIN BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriGalatasaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RUHİ TUNCER

  4. Predicting Stock Price Index of Borsa Istanbul (BIST) using different machine learning techniques

    Borsa İstanbul (BIST) hisse değerlerinin farklı bir makine öğrenimi tekniği ile tahmin edilmesi

    NAZMİ BERK ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. RECEP KIZILASLAN

  5. Bitcoin price prediction with machine learning

    Makine öğrenmesi ile Bitcoin fiyat tahmini

    İLKAY SİBEL KERVANCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY