Geri Dön

Prior-informed multivariate LSTM (PIM-LSTM) for economic time series

Ön bilgiye dayalı çok değişkenli LSTM (PIM-LSTM) ile ekonomik zaman serileri

PDF İndir

  1. Tez No: 940403
  2. Yazar: PETEK AYDEMİR AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Derin Öğrenme, yapay sinir ağları olarak adlandırılan insan beyninden etkilenen algoritmaları vurgulayan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Fizik Bilgilendirmeli Sinir Ağları (PINNs), sinir ağlarının güçlü yönlerini belirli sistemleri belirleyen fiziksel ilkelerle birleştiren farklı bir derin öğrenme yöntemini temsil eder. Bu tezin temel amacı, genel model performansını iyileştirmek için nedensel ilişkileri ve çapraz korelasyonları entegre ederek çok değişkenli zaman serileri için PINNs modelini geliştirmektir. Bu amaçla, Ön Bilgiye Dayalı Çok Değişkenli Uzun Kısa Vadeli Bellek (PIM-LSTM) modeli geliştirilmiştir. İlk olarak, Yeni Keynesyen ve Temettü Artırılmış Goodwin-Keen (DAGKM) modellerine uygulanması gösterilmiştir. Ardından, PIM-LSTM modelinin tahmin performansı LSTM ve PINNs modelleriyle karşılaştırılmıştır. Bulgularımız, PIM-LSTM modelinin Türkiye ve Meksika'nın makroekonomik serileri için Yeni Keynesyen Model üzerinde güçlü tahmin performansı sergilediğini ve LSTM ve PINN modellerine kıyasla daha düşük MAE, RMSE ve MASE elde ettiğini göstermektedir. PIM-LSTM modeli DAGKM modelinde de iyi performans göstermektedir. Türkiye ve Meksika için Yeni Keynesyen modelin entegre edilmesi, ülkeye özgü para politikalarını ve ekonomik dinamikleri yakalayarak analizi geliştirmektedir. Benzer şekilde, DAGKM modelinin dahil edilmesi, konjonktürel büyüme ve gelir dağılımını yakalayarak analizi geliştirmektedir.

Özet (Çeviri)

Deep Learning is a subset of machine learning that emphasizes algorithms influenced by the human brain, called artificial neural networks. Physics-Informed Neural Networks (PINNs) represent a distinct deep learning method that combines the strengths of neural networks with the physical principles that dictate particular systems. The main goal of this thesis is to enhance the PINNs model for multivariate time series by integrating causal relationships and cross-correlations to improve overall model performance. For this purpose, we developed a Prior-Informed Multivariate Long Short-Term Memory (PIM-LSTM) model. First, its application to the New Keynesian and Dividend-Augmented Goodwin-Keen (DAGKM) models is demonstrated. Then, the forecast performance of the PIM-LSTM model is compared to the LSTM and PINN models. Our findings indicate that the PIM-LSTM model demonstrates strong predictive performance on the New Keynesian Model for Turkiye and Mexico's macroeconomic series, achieving lower MAE, RMSE, and MASE compared to LSTM and PINNs models. The PIM-LSTM model also performs well in the DAGKM model. Integrating the New Keynesian model for Turkiye and Mexico enhances the analysis by capturing country-specific monetary policies and economic dynamics. Similarly, incorporating the DAGKM model enhances the analysis by capturing cyclical growth and income distribution.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    330021

    Düzenli egzersiz, sanat (origami) ve grup terapisinin, remisyondaki kanser hastalarının yaşam kalitesi, anksiyete, depresyon, hasta tatmini ve umut düzeyleri üzerine etkisi

    To assess the effect of regular excercise, involvement with art (origami) and group therapy on quality of life, anxiety, depression, patient satisfaction and hope levels in patients with remission who had a variety of cancer diagnoses ?quality of life support program (qolsp)? was developed

    DENİZ ARSLAN

    Tıpta Yan Dal Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    OnkolojiAkdeniz Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ŞAT BOZCUK

  2. Tez No

    402028

    Ageist perceptions in personnel selection decisions: A prejudice-reduction intervention

    Başlık çevirisi yok

    HUSTIN MARCUS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    PsikolojiUniversity of Central Florida

    PROF. BARBARA A. FRITZSCHE

  3. Tez No

    927985

    Kök hücre nakli yapılan hastalarda graft versus host hastalığının gelişiminin öngörüsünde klinik karar destek sistemlerinin kullanımı: Bir nomogram geliştirilmesi

    Utilizing clinical decision support systems to predict graft-versus-host disease in patients undergoing allogeneic hematopoietic stem cell transplantation: Development of a nomogram

    ASLI ÇİFTCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Sağlık Kurumları YönetimiAnkara Üniversitesi

    Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE UĞURLUOĞLU ALDOĞAN

    PROF. DR. SELAMİ KOÇAK TOPRAK

  4. Tez No

    243263

    Anestezi indüksiyonundan önce uygulanan fentanil, midazolam ve deksmedetomidinin, QT intervali ve qt dispersiyonu üzerine etkilerinin karşilaştirilmasi

    The objective of this study is to investigate the effects of fentanyl, midazolam and dexmedetomidine, used to decrease the stress, that are administered before induction of general anaesthesia on the QT interval and QT dispersion.

    ALPAY ATEŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Anestezi ve ReanimasyonCumhuriyet Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNAN GÜRSOY

  5. Tez No

    945383

    Uluslararası kurumlar bağlamında kültürel sahiplenme ve somut olmayan kültürel miras ilişkisi

    The relationship between cultural appropriation and intangible cultural heritage in the context of international institutions

    GÜLAY YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Halk Bilimi (Folklor)Hacettepe Üniversitesi

    Türk Halk Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFİA GÜLİN ÖĞÜT EKER

Geri Dön