Wavelet coherence: Analysis of time series and explorationtowards fault detection
Dalgacık uyumluluğu: Zaman serileri analizi ve hata tespiti
- Tez No: 632511
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dalgacık Uyumluluk Analizi (DUA), ikili zaman serileri arasındaki uyumluluk derecesini ve faz farklılıklarını gösteren bir araçtır. DUA'nın avantajları, durağan olmayan zaman serileri ile baş edebilme ve zaman-frekans bilgilerini birlikte izleyebilmedir. Bu tezde, yaygın olarak kullanılan DUA yazılım paketleri karşılaştırılmıştır ve hibrid bir MATLAB kodu geliştirilmiştir. DUA, ikili zaman serileri arasındaki uyumluluk ve öncüllük-artçıllık ilişkilerini açıklamak için kullanılmıştır. Kimya mühendisliği ve ekonomi ile ilgili veriler araştırma için seçilmiştir. KAB (Kimyasal Aktivite Barometresi) ve EÜE (ABD Endüstriyel Üretim Endeksi) ile yapılan çalışmalar, DUA'nın bu seriler arasında gizli uyumluluk ve faz ilişkilerini açıklamadaki gücünü göstermiştir. ACC (American Chemistry Council) tarafından öne sürülen KAB'nin EÜE'ye öncülük ettiği iddiası doğrulanmıştır. Buna ek olarak, ABD İş Döngülerinde (0,5 ila iki yıllık dönemler), aylık KAB ve EÜE'nin DUA'sının, ACC tarafından öne sürülen ekonominin dip yaptığı dönemlere öncülük ettiği gösterilmiştir. KAB'ın özellikle 1945 ve 2007 arasındaki durgunluk dönemlerinde, ABD ekonomisinin öncü göstergesi gibi davrandığı DUA tarafından da kanıtlanmıştır. Karşılaştırmalı çalışmalar, hareketli ortalama serileri kullanımının yapay gecikmeler nedeniyle DUA'yı bozduğunu fakat eğimden arındırılmış serilerle çalışmanın DUA çözünürlüğünü artırdığını göstermiştir. Yıllık KAB ve Kimya Mühendisliği Tesisi Maliyet Endeksi (KMTME) çiftiyle yıllık EÜE ve KMTME çiftine DUA yapıldığında, KMTME'nin ABD ekonomisin öncü bir göstergesi olup olmadığına karar vermenin mümkün olmadığı sonucuna varılmıştır. Ayrıca, literatürde ilk kez DUA, Hata Tespitinde (HT) kullanılmıştır. Hatalı ve hatasız sentetik seriler, DUA'nın HT potansiyelini değerlendirmek için kullanılmış olup, DUA'nın hataları hızlı bir şekilde algılayabildiği ve HT, değişim noktası tanıma ve şablon eşleştirme görevleri için uygun bir araç olabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Wavelet Coherence Analysis (WCA) is a tool for depicting degree of coherency and phase differences between binary time series. The advantages of WCA are the capability to cope with non-stationary time series and to monitor the time- and frequency-domain information collectively. In this thesis, commonly used WCA software toolboxes were comparatively evaluated and a hybrid MATLAB code was developed. WCA was used to elucidate possible coherency and lead-lag relationships between binary time series. Data pertaining to engineering and economics were used. Studies with CAB (Chemical Activity Barometer) and IPI (US Industrial Production Index) disclosed the power of WCA in explicating and interpreting the coherency and lead-lag relationships hidden between these series and confirmed the claims made by ACC (American Chemistry Council) that the CAB leads IPI. Additionally, it was shown that at US Business Cycle periods (0.5 to two years), the troughs (ends of economic recessions) observed with WCA of CAB and IPI lead the troughs claimed by ACC. WCA supports that CAB is a leading indicator of the US economy, especially during economic recessions between 1945 and 2007. Comparative studies demonstrated that working with detrended series increased resolution of WCA while working with moving-averaged series distorted WCA due to introduction of artificial lags in averaging. WCA application to yearly CAB and Chemical Engineering Plant Cost Index (CEPCI) and yearly IPI and CEPCI pairs exhibited that it was not possible to decide whether CEPCI is a leading indicator for the US economy or not. Furthermore, for the first time in literature, WCA was used as a tool for Fault Detection (FD). Fault containing synthetic time series along with unfaulty one were used to evaluate the potential of WCA in FD. It was shown that WCA can detect faults quickly and is a viable tool for FD, change point identification, and template matching tasks.
Benzer Tezler
- Large-scale forecasting of large fluctuations using wavelet coherence and multifractal behavior and developing wavelet coherence for multiple time series
Dalgacık uyumluluk analizleri ve çoklu fraktal davranış kullanılarak büyük dalgalanmaların büyük ölçekli tahminleri ve çoklu zaman serileri için dalgacık tutarlılığının geliştirilmesi
TUNÇ OYGUR
Doktora
İngilizce
2022
EkonomiYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAMAN ÖMER ERZURUMLU
- Advanced nonlinear and nonstationary methods for the analysis of financial time series
Finansal zaman serilerinin analizinde ileri lineer olmayan ve durağan olmayan yöntemler
ADİL YILMAZ
Doktora
İngilizce
2020
EkonomiYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GAZANFER ÜNAL
- Identification of increasing relationships between time series by wavelet coherency method and comparison of arma & varma among forecasting methods
Zaman serileri arasındaki artan ilişkinin dalgacık tutarlılık yöntemiyle belirlenmesi ve tahmin yöntemlerinden ARMA ve VARMA'nın karşılaştırılması
MUSTAFA GÜLERCE
Doktora
İngilizce
2018
EkonomiYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GAZANFER ÜNAL
- Improvement of forecasting approaches by using wavelet coherence method and multifractal detrended fluctuation analysis
Tahminleme yöntemlerinin dalgacık analizi ve çoklu fraktal eğilimden arındırılmış dalgalanma analizi kullanılarak geliştirilmesi
ITIR DOĞANGÜN
Doktora
İngilizce
2023
EkonomiYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKUT AKKARTAL
- Development of new forecasting strategies using wavelet transform (wt), multiple wavelet coherence (mwc) and multi-fractal de-trended fluctuation analysis (mfdfa)
Dalgacık tranformasyonu, çoklu dalgacık uyumluluk analizleri ve çoklu fraktal meyilden arındırılmış dalgalanma analizlerini kullanarak yeni ileri dönük fiyat tahminleme stratejileri geliştirme
EMRAH ORAL
Doktora
İngilizce
2018
EkonomiYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GAZANFER ÜNAL