Bulanık kümeleme yöntemlerinin mevsimsel bulanık zaman serilerinde performanslarının karşılaştırılması: Hava kirliliği verilerine uygulama
Comparision performances of fuzzy clustering methods in seasonal fuzzy time series: Application to air pollution prediction
Yazar: ERTAN BEKAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER ; YRD. DOÇ. DR. KURTULUŞ BOZKURT
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Bulanık istatikler = Fuzzy statistics ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık modelleme = Fuzzy modelling ; Bulanık sayılar = Fuzzy numbers

Özet:
Zaman serileri analizi, ekonomi, finans, tıp, mühendislik, astronomi gibi bir çok alanda yaygın olarak kullanılan istatistiksel yöntemlerden biridir. Zaman serileri analizi genel olarak eşit zaman aralıklarında ölçülen bir değişkenin geçmiş değerlerinden yararlanarak değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Burada temel varsayım zaman serisinin gelecekte benzer davranacağıdır. Zaman serileri analizi için şu ana kadar çok sayıda yöntem önerilmiştir. Bu yöntemleri istatistiksel ve esnek hesaplama teknikleri olarak iki kategoriye ayırmak mümkündür. Ancak, istatistiksel yöntemlerin doğrusallık, durağanlık, gözlem sayısı gibi kısıtlarının olması esnek hesaplama tekniklerinin popülaritesini arttırmıştır. Bu tezin ana konusu, esnek hesaplama tekniklerinden bulanık zaman serileri yöntemleridir. Bulanık zaman serileri istatistiksel yöntemlerle karşılaştırıldığında, istatistiksel kısıtlarının olmaması, az sayıda gözlem ile güvenilir sonuçlar vermesi, belirsizlik içeren zaman serilerinin analiz edilmesine imkan sağlaması vs. gibi bir çok avantaja sahiptir. Bulanık zaman serileri yöntemlerini mevsimsel ve mevsimsel olmayan olmak üzere iki ana başlık altında toplamak mümkündür. Bu tezde, bulanık kümelemeye dayanan mevsimsel bulanık zaman serileri yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Tezde ayrıca bulanık k-medoidler bulanık kümeleme algoritmalarına dayanan mevsimsel bulanık zaman serisi yöntemi önerilmiştir. Karşılaştırmalar için Türkiye'deki 112 hava kirliliği izleme istasyonundan elde edilen haftalık PM10 ve SO2 konsantrasyonlarına ilişkin veriler kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda önerilen yöntemin performanslarının daha iyi olduğu gözlenmiştir.

Abstract:
Time series analysis is one of the widely used statistical methods in many fields such as economy, finance, medicine, engineering, astronomy. Time series generally aims to predict future values of time series by utilizing previous values of an interested variable. The fundamental assumption in here is that time series will behave similar to the past. So far, many methods are proposed for time series analysis. It is possible that these methods are divided two categories as statistical and soft computing techniques. However, the presence of constraints of statistical methods such as linearity, stationarity, and the number of observations has increased the popularity of soft computing techniques. The main topic of this thesis is fuzzy time series methods from soft computing techniques. When comparing statistical techniques, fuzzy time series has many advantages such as not being statistical constraints, giving reliable results with small number of observations, providing opportunity of analyzing the time series that include the uncertainty. It is possible that fuzzy time series methods collect under two heading as seasonal and unseasonal. In this thesis, it is aimed comparison of performance of fuzzy clustering methods in seasonal fuzzy time series.  Besides, one seasonal fuzzy time series method based on fuzzy k-medoid clustering algorithm is proposed in this thesis. For comparisons, weekly PM10 and SO2 concentrations obtained from 112 number of air pollution monitoring stations at Turkey have been used. At the results of analyses, it has been observed that proposed method gives better results.