Kedi sürüsü optimizasyonuna dayalı yeni bir bulanık zaman serisi yaklaşımı
A new fuzzy time series approach based on cat swarm optimization
Yazar: YASEMİN BURCU GÜNDOĞDU
Danışman: DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Model varsayımı ve gözlem sayısı gibi teorik kısıtları içermemesi sebebiyle belirsizlik içeren verilerin analiz edilmesinde klasik zaman serileri yerine tercih edilen bulanık zaman serilerinin önemi giderek artmaktadır. Bulanık zaman serilerinde öngörü elde edilmesinde, bulanıklaştırma, bulanık ilişkileri belirleme ve berraklaştırma biçiminde temel olarak üç aşama kullanılmaktadır. Literatürde her üç aşamanın da geliştirilmesi üzerine birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmaların büyük bir bölümü parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma gibi sezgisel optimizasyon yöntemlerine dayanmaktadır. Bu çalışmada ise bulanık zaman serileri üzerine yapılmış olan literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak küme merkezlerinin belirlenmesinde kedi sürüsü optimizasyonuna, bulanık ilişkilerin belirlenmesinde ise destek vektör makinelerine dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. Kedi sürüsü optimizasyonuna dayalı önerilen bu yeni yöntemin etkinliği, ilk olarak literatürde sıklıkla kullanılan veriler üzerinden değerlendirilmiştir. Daha sonra ise küme merkezlerinin belirlenmesi aşamasında kedi sürüsü optimizasyonu yerine sırasıyla parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma, yapay arı koloni algoritması ve karınca koloni algoritması kullanılmış ve söz konusu yöntemler yeni bir veri seti üzerinde uygulanarak, önerilen yaklaşım ile etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda, kedi sürü optimizasyonunun bulanık zaman serilerinde ele alınan başta sezgisel yöntemler olmak üzere birçok çalışmaya göre oldukça etkin olabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Since there are no theoretical constraints such as the model assumption and the number of observations, the importance of the preferred fuzzy time series instead of classical time series is day by day increasing in analysis of data containing uncertainty. In obtaining predictions in fuzzy time series, basically three stages are used in the form of fuzzification, determination of fuzzy relations and defuzzification. There are many studies on the development of each of these three phases in the literature. Most of these studies are based on heuristic optimization methods such as particle swarm optimization, genetic algorithm. In this study, unlike other studies in the literature on fuzzy time series, a new approach has been proposed based on cat swarm optimization in the determination of cluster centers and support vector machine in determining of fuzzy relations. The effectiveness of this new proposed approach based on cat swarm optimization, was firstly assessed on the data commonly used in the literature. Then, respectively particle swarm optimization, genetic algorithm, artificial bee colony algorithm and ant colony algorithm were used instead of cat swarm optimization in the determination of cluster centers and these methods were applied on a new data set and the effectiveness of these methods was compared with the proposed approach. As the result of study, it has been concluded that the cat swarm optimization can be quite effective compared to many studies, especially the heuristic methods discussed in the fuzzy time series.