Geçitli tekrarlayan birime dayalı yeni bir derin melez yapay sinir ağı
A new deep hybrid artificial neural network based on gated recurrent unit
Yazar: EMİNE KÖLEMEN
Danışman: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU ; PROF. DR. MUSTAFA TÜRKMEN
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Öngörü problemlerinin çözümünde klasik öngörü yöntemlerinin yansıra yapay sinir ağları da kullanılmaya başlanmıştır. Yapay sinir ağlarının bir çeşidi olan derin yapay sinir ağları, son yıllarda öngörü probleminin çözümünde oldukça popüler hale gelmiştir. Geri beslemeli sinir ağları, diğer derin sinir ağı türlerine göre öngörü problemine daha uygun mimariler sunabilmektedir. Bu tez kapsamında geçitli geri beslemeli derin yapay sinir ağları ile üstel düzleştirme yöntemlerinin melez yaklaşımları önerilmiştir. Önerilen yaklaşımlar mevsimsel ve mevsimsel olmayan zaman serilerinin öngörü problemi için iki ayrı melez derin yapay sinir ağı yöntemidir. Önerilen mimari yapılarda geçitli geri beslemeli birim yapay sinir ağı ve üstel düzleştirme modellerinden esinlenilmiştir. Önerilen mimariye sahip yapay sinir ağlarının eğitiminde, diferansiyel gelişim algoritması ve parçacık sürü optimizasyon algoritmasını temel alan yeni eğitim algoritmaları önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performansları, sürdürülebilir su kaynaklarına ait sekiz farklı zaman serileri ve bu verilerin dışında dört farklı mevsimsel zaman serileri üzerinde, literatürdeki diğer önemli yapay sinir ağı modelleri ve klasik öngörü yöntemlerinin performansları ile karşılaştırılmıştır. Analizler sonucunda hem mevsimsel bileşen içermeyen hem de mevsimsel bileşen içeren zaman serileri için önerilen derin yapay sinir ağı yöntemlerinin tercih edilebilir olduğu görülmüştür.

Abstract:
In addition to classical forecasting methods, artificial neural networks have also started to be used in the solution of forecasting problems. Deep artificial neural networks, a type of artificial neural networks, have become very popular in solving the forecasting problem in recent years. Recurrent neural networks can offer more suitable architectures for the forecasting problem than other types of deep neural networks. In this thesis, hybrid approaches of gated recurrent deep neural networks and exponential smoothing methods are proposed. The proposed approaches are two separate hybrid deep artificial neural network methods for seasonal and non-seasonal time series forecasting problem. The proposed architectures are inspired by gated recurrent unit neural network and exponential smoothing models. New training algorithms based on differential evolution algorithm and particle swarm optimisation algorithm are proposed for training neural networks with the proposed architecture. The performances of the proposed methods are compared with the performances of other important artificial neural network models and classical forecasting methods in the literature on eight different time series of sustainable water resources and four different seasonal time series out of these data. As a result of the analyses, it was found that the proposed deep neural network methods are preferable for both time series without seasonal component and time series with seasonal component.