Leveraging transformer models for enhanced time series forecasting of export amounts
İhracat miktarlarının gelişmiş zaman serisi tahmini için transformatör modellerinden yararlanma
- Tez No: 899590
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEYTULLAH YILDIZ, PROF. DR. ALİ YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dönüştürücüler, Tahminleme, Yapay zeka, Zaman serileri, Çok değişkenli zaman serileri, Transformers, Forecasting, Artificial intelligence, Time series, Multivariate time series
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İhracat miktarlarının tahmin edilmesi, küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'ler) küresel pazarlarda rekabetçi kalabilmesi için çok önemlidir. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, finansal verilerin her şirket için yıllık olarak kaydedildiği, düzensiz dalgalanmalar ve uzun vadeli bağımlılıklar sergileyen çok değişkenli çoklu zaman serisi analizinin karmaşıklıklarıyla başa çıkmakta genellikle zorluk yaşar. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, yıllık tekrar eden finansal verileri kullanarak ihracat miktarlarını tahmin etmek amacıyla Transformatör tabanlı bir yaklaşım sunuyoruz. Gelişmiş dikkat mekanizmalarına sahip Transformatör modeli, her bir işletmenin dokuz yıllık verisini içeren veri setimizde Rastgele Orman (Random Forest) ve Uzun Kısa Dönemli Bellek (LSTM) modellerinden daha iyi performans göstermiştir. Veri setindeki zaman noktalarının sayısı azaltıldığında Transformatör modelinde önemli bir performans düşüşü gözlemlenmiştir. Bununla beraber, genişletilmiş bir zaman serisi kullanıldığında performansının önemli ölçüde artması, başarılı ve etkili sonuçlar elde etmek için yeterince uzun, özellik açısından zengin zaman serilerine ve etkili özellik mühendisliğine ihtiyaç duyulduğunu açıkça göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Forecasting export amounts is crucial for small and medium-sized enterprises (SMEs) to remain competitive in global markets. Traditional machine learning methods often struggle with the complexities of multiple multivariate time-series analysis, where financial data is recorded annually for each company, showing irregular fluctuations and long-term dependencies. Address these challenges, we introduce a Transformer based approach for forecasting export amounts using annually repeated financial data. The Transformer model, with its advanced attention mechanisms, outperformed Random Forest and Long Short-Term Memory (LSTM) models on our dataset, which spans nine years for each enterprise. When the number of time points in the dataset was reduced, the Transformer model exhibited a significant drop in performance. However, its performance increased notably with the use of an extended time series, clearly showing that successful and impactful results require sufficiently long, feature rich time series, enhanced by effective feature engineering. These findings indicate that Transformer models can significantly improve the accuracy of forecasting complex time series based on financial data and offer valuable insights for SMEs and policymakers.
Benzer Tezler
- Türkiye elektrik piyasasında istatistiksel yöntem ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kısa vadeli gün öncesi elektrik fiyatı tahmini için hibrit bir yaklaşım
A hybrid approach short-term day-ahead electricity price forecasting in the turkish power market using statistical method and machine learning algorithms
CEMRE NUR GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- Yaşlı hastaların hastanenin fiziksel çevre düzenlemesine yönelik yaşadığı sorunlar ve beklentilerinin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ARTUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİHA ATALAY
- Multi purpose small military helicopter ÇAKAH conceptual preliminary design
Başlık çevirisi yok
HAYDAR UYANIK
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. Y. KEMAL YILLIKÇI
- Kredi taleplerinin değerlendirilmesinde mali analiz
Financial analysis in analysing credit demand
AYNUR ORTAKÇI AKDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SUAT TEKER