Geri Dön

Zaman serisine dayalı tahmin yöntemlerinin rassallık ve trend içeren veri setlerindeki tahmin performanslarının karşılaştırılması

Comparison of forecasting performance based on time series estimation methods with randomness and trending data sets

PDF İndir

  1. Tez No: 461858
  2. Yazar: AHMET ALÇI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ ÖZŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Ekonometri, İstatistik, Industrial and Industrial Engineering, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Zaman Serileri, Tahmin Yöntemleri, ARIMA, YSA, Gri Tahmin, Time Series, Forecasting Methods, ARIMA, ANN, Grey Prediction
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tahmin, geleceği planlamak, yönlendirmek ve gelecekte gerçekleşebilecek durumlara karşı önceden önlemler alabilmek açısından oldukça önemli bir değere sahiptir. Geleceğe yönelik tahmin yapabilmek kadar önemli olan bir konuda yapılan öngörülerin başarısıdır. Günümüze kadar çok sayıda tahmin yöntemi başarılı yani performansı yüksek sonuçlar elde edebilmek amacıyla geliştirilmiştir. Tahmin yöntemleri temel olarak sebep-sonuç ilişkisine ve zaman serisine dayalı olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Çalışma kapsamında zaman serisine dayalı olan Otoregresif Entegreli Hareketli Ortalamalar (ARIMA), Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Gri Tahmin yöntemlerinin rassal dağılan ve trend içeren verilerin bulunduğu zaman serilerindeki tahmin performasları incelenmiştir. Bahsi geçen yöntemlerin tahmin başarısını ölçmek amacıyla 64 farklı zaman serisi ele alınmış olup Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ve Root Mean Square Error (RMSE) ölçütleri ile performansları mukayese edilmiştir. Sonuç olarak YSA'nın verilere daha uygun modeller ortaya koymasına rağmen Gri Tahmin yönteminin hem rassallık hem de trend içeren veri setlerinde diğer yöntemlere göre daha başarılı tahminler yaptığı kanısına ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Estimation has a vital important value in planning and directing the future and taking precaution against future unexpected situations. The success of the estimations made in a subject are as important as forecasting the future. Until today, numerous forecasting methods have been developed to be successful, namely, on the purpose of obtain high performance results. The estimation methods are basically divided into two grups that are based on time series and cause-effect relation. The scope of this study, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Artificial Neural Networks (ANN) and Grey Prediction methods based on time series have been investigated to prediction performance in the time series of randomly dispersed and trendy data. So as to measure the estimation performance of aforomentioned methods, 64 different time series data set have been handled and their estimation performance were compared with Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ve Root Mean Square Error (RMSE). As a result, though ANN present more suitable model for the data set, it has been deduced that Grey Estimation method makes better estimation in both random and trend data sets than other methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    519749

    Catchment scaled drought analysis: Integrated climate and hydrological perspectives

    Havza ölçeğinde kuraklık analizi: Entegre iklim ve hidrolojik perspektifleri

    SAEED VAZIFEHKHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN KAHYA

  2. Tez No

    728716

    Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. Tez No

    739541

    TBDY-2018'e göre tasarlanmış planda A1 ve A3 düzensizliği bulunan betonarme bir binanın performans analizi

    Performance evaluation of a RC building with A1 and A3 plan irregularities designed according to TBDY-2018

    MELİH MUHLİS TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH SÜRMELİ

  4. Tez No

    980448

    Advancing conformal prediction with fuzzy logic and ıts extensions to system ıdentification

    Konformal tahminin bulanik mantik ile geliştirilmesi ve sistem tanimlamadaki kullanimi

    SALEH MSADDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  5. Tez No

    557392

    Essays on electricity price modeling and forecasting

    Elektrik fiyatlarının modellenmesi ve tahmini üzerine makaleler

    UMUT UĞURLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

Geri Dön