The persistence forecast effect in time-series predictions
Zaman serisi tahminlemelerinde devamlılık tahmini etkisi
- Tez No: 867088
- Danışmanlar: DR. DANİEL SCHİEN, PROF. DR. CHRİS PREİST
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Brıstol
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son birkaç yıldır, zaman serisi tahmini çeşitli alanlarda farklı amaçlar için uygulamaya konulmuştur. Geleceğe dair tahminler, etkili karar verme süreçleri ve akıllı otonom sistemlerin başarısı açısından birçok organizasyon ve uygulama için hayati öneme sahiptir. Bu nedenle, zaman serisi tahminlemesi akademik araştırmacıların ve endüstri profesyonellerinin dikkatini onun sağlam uygulanmasına ve güvenilir değerIendirilmesine doğru çekmiştir. Ancak, birçok pratik zorluk ve problemler nedeniyle bu görevler her zaman kolay ve yapılabilir olmamaktadır. Bu tez, literatürde sıklıkla gözden kaçırılmış olan önemli bir önyargının tanımını ve derinlemesine araştırmasını sunarak, daha sağlam zaman serisi tahminleme modellerine ve güvenilir değerIendirmelerine yönelik çalışmaktadır. Bu önyargı, kullanılan zaman serisi verileri düzenlilik ve kesinlik açısından eksiklik gösterdiklerinde, tahminleme modellerinin kalitesini zayıflatmakta ve tahminleri sistemli bir şekilde çarpıtmaktadır. Bu önyargı davranışı gerçekleştiğinde, tahminleme çıktılarının, girdi kümesinde kullanılan yakın geçmişte gözlemlenen değerlere sistemli bir şekilde yakınsadığı ve bunun sonucunda, tahmin edilen değerlerin gözlemlenen değerlerle neredeyse tamamen örtüştüğü ancak sürekli olarak birkaç zaman adımı gecikmeli olduğu görülmektedir. Ancak, bu davranış, birçok mevcut doğruluk değerlendirme yöntemleri tarafından genellikle tespit edilememekte ve sonuç olarak, tahminleme modellerinde ve tahmin çıktılarında aşırı (yersiz) güvene yol açmaktadır. Bu nedenle, zaman serisi modellerini ve tahminlerini bu önyargıya karşı korumak, güçlü modeller ve güvenilir tahminler elde etmek amacıyla, bu tez, bu önyargının formel bir tanımını sunmakta, özelliklerini detaylı bir şekilde incelemekte, bu önyargıya neden olan faktörleri belirlemekte, potansiyel olumsuz etkilerini değerlendirmekte, bu önyargının nicel tespiti için yeni bir yöntem önermekte ve son olarak, bu önyargının literatürdeki mevcut yayınlanmış çalışmaların sonuçlarını geçersiz kılma olasılığını incelemektedir. Ayrıca, bu tez, bu önyargıyı ve önerilen yöntemin gerçekçi bir ortamda nasıl uygulandığını göstermek için ev elektriği tüketimi verileri de dahil olmak üzere çeşitli zaman serisi verileri kullanarak deneysel çalışmalar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Over the past few years, time-series forecasting has been put into practice for a variety of purposes across various fields. It is regarded as crucial for many types of organisations and applications, as effective decision-making processes and intelligent autonomous systems depend heavily on predictions of the future. Consequently, time-series forecasting has drawn the attention of academic researchers and industry professionals towards its robust implementation and then reliable evaluation. However, due to the many practical challenges and issues involved, these tasks are not always straightforward and achievable. This thesis provides a formal definition and in-depth investigation of an important form of bias that has oftentimes been overlooked in the literature and thus works towards more robust time-series prediction models and their reliable assessments. The bias, undermining the quality of models and skewing the predictions in a systematic way, arises when the underlying time-series data lacks regularity and certainty. When it occurs, it is observed that forecasting outputs systematically approximate one of the most recently observed values used in the input feature set, resulting in a series of predicted values that is almost identical to the series of observed values but is continuously delayed by a few steps in time. However, this behaviour often cannot be detected by many of the current accuracy assessment methods, which ultimately leads to overconfidence in forecasting models and prediction outputs. Therefore, with the objective of guarding time-series models and predictions against the bias to achieve robust models and reliable predictions, this thesis provides a formal definition of the bias, explores its characteristics in greater detail, establishes the factors causing the bias, evaluates its potential negative implications, proposes a novel method for quantitative detection of the bias, and finally, investigates the prevalence of the bias in the literature and discusses how the bias may invalidate the outcomes of previously published works. Moreover, it presents experimental studies using various time-series datasets, including domestic electricity consumption data, to demonstrate the bias and the implementation of the proposed method within a realistic setting.
Benzer Tezler
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
- Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması
Başlık çevirisi yok
NÜKHET GÜNEYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- 1981 Türkiye tarımsal yapısının önemli bileşenleri ve tarımsal bölgelerin elde edilmesi
Principle components of Turkey's agricultural structure and to determine agricultural rigions in 1981
İHSAN KARABULUT
