Holt tipi geri beslemeli derin yapay sinir ağı
Holt type deep recurrent artificial neural network
- Tez No: 954810
- Danışmanlar: PROF. DR. EREN BAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Çarpımsal nöron model yapay sinir ağları gizli tabaka birim sayısına sahip olmama ve basit ağ yapısına sahip olma özellikleri ile literatürde sık kullanılan bir yapay sinir ağıdır. Holt yöntemi ise klasik zaman serisi analiz yöntemlerinden biri olmakla birlikte tek değişkenli zaman serisi analiz yöntemlerinden biridir. Bu tez çalışmasında çarpımsal nöron model yapay sinir ağı ile Holt yönteminin geri besleme mekanizmasını kullanan yeni bir geri beslemeli derin yapay sinir ağı önerilmiştir. Önerilen bu yeni derin yapay sinir ağı modelinin eğitimi Jaya optimizasyon algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Önerilen bu yeni derin yapay sinir ağı yönteminin analiz performansı çeşitli Borsa zaman serileri üzerinden değerlendirilerek Holt yöntemi ve literatürde iyi bilinen yapay sinir ağı yöntemleri ile karşılaştırmalar yapılmıştır. Yapılan değerlendirmelere göre önerilen yöntemin üstün öngörü sonuçları ürettiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
The multiplicative neuron model artificial neural network is a commonly used artificial neural network in the literature due to its characteristics of not having a hidden layer unit count and having a simple network structure. The Holt method, on the other hand, is one of the classical time series analysis methods and a single-variable time series analysis method. In this thesis study, a new recurrent artificial neural network using the feedback mechanism of the Holt method and the multiplicative neuron model artificial neural network is proposed. The training of this new deep artificial neural network model is performed using the Jaya optimization algorithm. The analytical performance of this proposed new deep artificial neural network method was evaluated using various stock market time series and compared with the Holt method and wellknown artificial neural network methods in the literature. According to the evaluations, it was concluded that the proposed method produced superior forecasting results.
Benzer Tezler
- Geometrik ve topolojik fazın dolanık kuantum durumları için incelenmesi
Investigation of geometric and topological phase for entangled quantum state
HASAN ÖZGÜR ÇILDIROĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ULVİ YILMAZER
- Entanglement in atom-photon systems
Atom-foton sistemlerinde dolaşıklık
MUHAMMET ALİ CAN
Doktora
İngilizce
2004
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALEXANDER SHUMOVSKY
- Predicting the price of cars in Turkiye using machine learning techniques
Makina öğrenme teknikleri kullanılarak Türkiye'deki araç fiyatlarının tahmin edilmesi
YASİN ONUR ABAT
- Çocuk kalp damar cerrahisi yoğun bakım ünitesinde postoperatif kavşak kaynaklı ektopik taşikardi; sıklık ve risk faktörleri
Junctional ectopic tachycardia after pediatric cardiac surgery; incidence and outcome
NESLİHAN KIPLAPINAR
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2013
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER ÖDEMİŞ
- Health risk behaviors and perceived loneliness among university students in kirkuk/iraq
Kerkük/ırak'ta üniversite öğrencileri arasında sağlık açısından riskli davranışlar ve algılanan yalnızlık
KHALAF MHAIMEED TAWFEEQ TAWFEEQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Halk SağlığıÇankırı Karatekin ÜniversitesiHalk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN ERGÜL TOPÇU