Derin ve sığ yapay sinir ağları ile altın fiyatları öngörüsü
Forecasting gold price with shallow and deep artificial neural networks
- Tez No: 919769
- Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 33
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
- Adapazarı zeminlerine ait fiziksel, mekanik ve dinamik özellikler arasındaki ilişkilerin incelenmesi
Belonging to soils of Adapazari; Investigation of the relationships between physical, mechanical and dynamic properties
MUSTAFA İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeofizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TALAS FİKRET KURNAZ
- Histopatolojik meme kanseri görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of histopathological breast cancer images by deep learning methods
GİZEM IRMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SAYGILI
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Object recognition with competitive convolutional neural networks
Rekabetçi evrişimli sinir ağları ile nesne tanıma
TUĞBA ERKOÇ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
- An application for scene classification using transfer learning
Aktarımlı öğrenme kullanarak manzara verisinin sınıflandırılması
AYÇA GÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇİĞDEM KELEŞ