Geri Dön

Stochastic recurrent networks and their usage on time series

Olasılıklı yinelenen ağlar ve zaman serileri üzerinde kullanımları

  1. Tez No: 47369
  2. Yazar: SEMİH CEMİLOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MARİFİ GÜLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağlan, Zaman Serileri Tahmini, Gizli Markov Modelleme iv, Yapay sinir ağları, Zaman serileri, Neural Networks, Stochastic Processes, Hidden Markov Modelling, Time Series Prediction m, Artificial neural networks, Time series
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz OLASILIKLI YİNELENEN A?LAR VE ZAMAN SERİLERİ ÜZERİNDE KULLANIMLARI Cemiloğlu, Semih Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Marifi Güler Eylül 1995, 81 sayfa Bu çalışmada olasılıklı yinelenen ağ yapıları (OYA), adaptasyon algoritmaları ve zaman seri leri üzerindeki uygulamaları incelenmiştir. Her bir zaman adımında, OYA'nm her bir elemanı bir önceki zaman aralığında komşu elemanların durumlarına bağlıolan bir olasılıkla yeni bir konuma geçmektedir. OYA özellikle zaman serilerinin modellenmesi, sınıflandırılması ve tahmin edilmesi işlemlerinde kullanılabilir. OYA'nm teorik alt yapısını oluşturan Gizli Markov Modelleme (GMM) adaptasyon algoritmaları ve ispatlarıyla ayrıntılı olarak ince lenmiştir. Olasılıklı kontrol teorisi ve GMM yardımıyla, OYA'nm özellikleri ispatlarıyla in celenmiş ve tartışılmıştır. OYA'nm Boltzmann makinası ve diğer disiplinlerle olan yakınlığı araştırılmıştır. Zaman serilerinin modellemesi, sınıflandırılması ve tahmin edilmesi biçimsel olarak ortaya konmuş ve bunlarla ilgili OYA adaptasyon algoritmaları incelenmiş, gerçek sorunlar ve veriler üzerinde bu algoritmalar temel alınarak uygulamalar geliştirilmiş, sonuçlar tartışılmıştır. Ayrıca OYA ve GMM metodları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT STOCHASTIC RECURRENT NETWORKS AND THEIR USAGE ON TIME SERIES Cemiloğlu, Semih M.Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Marifı Güler September 1995, 81 pages In this thesis, Stochastic Recurrent Networks, which are collections of interconnected finite state stochastic units, their application areas and implementation issues are pursued. At every discrete time step, each unit of the SRN goes into a new state, following a probability law that is conditional on the state of neighboring units at the previous time step. A network of this type can learn a stochastic process (time series), where“learning”means maximiz ing the probability Likelihood function of the model. Hidden Markov Modelling which is theoretical origin of the SRNs, is extensively covered. With the help of Stochastic Control and Hidden Markov Modelling theory, representational properties of SRNs are analyzed and presented. Relationships with Boltzmann machine and other disciplines are surveyed. Maximum A Posteriori Classification, Maximum Likelihood Prediction algorithm and Local Backward-Forward algorithm are discussed and implemented as models of finite-alphabet time series classification, prediction, and modelling respectively. Some real applications are presented, and implementation issues are addressed. In addition, HMM and SRNs are compared, difficulties on implementing SRNs as a software are described.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    78193

    Markov zinciri ve durağan dağılımları

    Markov chains and stationary distributions of a markov chain

    IŞIL AKÇELİK (ALTUN)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İHSAN ÜNVER

  2. Tez No

    1290

    Stochastic modelling for extremes

    Başlık çevirisi yok

    AYŞEN DENER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN SUNGUR

  3. Tez No

    3774

    Stochastic model for pulsed radio transmission from horizontal antennas through stratified forests

    Başlık çevirisi yok

    NEİL GÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1988

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ. DR. S. SELİM ŞEKER

  4. Tez No

    23273

    Stochastic model of mean annual runoff of Çoruh river at gauging station 2316

    Çoruh nehri üzerinde 2316 nolu istasyonun yıllık ortalama akımlarının stokastik modellemesi

    SEMİH KARAKILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. NURİ MERZİ

  5. Tez No

    35613

    Stochastic model for montly streamflows of Çoruh River at gouging station 2323

    Çoruh Nehri üzerinde 2323 no'lu itasyonun aylık akımlarının stokastik modellenmesi

    GÜLNUR USUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURİ MERZİ

Geri Dön