Geri Dön

Derin ve sığ yapay sinir ağları ile altın fiyatları öngörüsü

Forecasting gold price with shallow and deep artificial neural networks

  1. Tez No: 919769
  2. Yazar: NAGİHAN MERAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay sinir ağlarının öngörü probleminde başarılı sonuçlar üretebildiği görülmektedir. Yapay sinir ağlarının hem sığ hem de derin çeşitleri öngörü problemine uygulanmıştır. Bu çalışmada altın fiyatlarının öngörüsü için sığ ve derin yapay sinir ağlarının performansları araştırılmıştır. Derin ve sığ yapay sinir ağlarına dayalı otomatik öngörü yöntemlerinin performansı klasik otomatik öngörü yöntemleri ile altın fiyatları üzerinden karşılaştırılmıştır. Altın fiyatları öngörüsü için yöntemlerin performansı kısa, orta ve uzun dönemde incelendiğinde, kısa ve orta dönemde sığ yapay sinir ağları ve klasik öngörü yöntemlerinin performansı iyi iken, uzun dönemde derin yöntemlerinin performansının iyi olduğu sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

It is seen that artificial neural networks can produce successful results in the forecasting problem. Both shallow and deep variants of artificial neural networks have been applied to the forecasting problem. In this study, the performances of shallow and deep artificial neural networks for gold price forecasting are investigated. The performance of automatic forecasting methods based on deep and shallow artificial neural networks is compared with the classical automatic forecasting methods on gold prices. When the performance of the methods for gold price forecasting is analyzed in the short, medium and long run, it is concluded that the performance of shallow neural networks and classical forecasting methods is good in the short and medium run, while the performance of deep methods is good in the long run.

Benzer Tezler

  1. A comparison of various interpolation methods in prediction and validation of marine gravity data

    Deniz gravite verilerinin belirlenmesinde ve kontrol edilmesinde farklı interplasyon yöntemlerinin karşılaştırılması

    MUHAMAD ALAIED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİHTER EROL

  2. Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)

    Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period

    AHMET MEHMET KİPMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    PROF.DR. SEMRA GERMANER

  3. Yapay zekâ tabanlı görüntü işleme yöntemleri ile COVID-19 tahmini

    COVID-19 prediction with artificial intelligence based image processing methods

    BURAK YAĞIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMEK GÜLDOĞAN

  4. Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri

    Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”

    FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı