Geleceği tahminde yapay sinir ağları için sezgisel öğrenme algoritması
A heuristic learning algorithm for artificial neural networks in forecasting
Yazar: COŞKUN HAMZAÇEBİ
Danışman: PROF. DR. FEVZİ KUTAY
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2005
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Zaman serileri ile tahminde sıkça kullanılan Box-Jenkins modelleri, doğrusal yapıdaki serilerde başarılı olsa da doğrusal olmayan zaman serileri ile tahminde iyi bir tahmin aracı değildir. Örüntü tanıma, sınıflandırma, veri madenciliği vb. bir çok alanda kullanılan yapay sinir ağları tahmin problemlerinde de oldukça başarılıdır. Yapay sinir ağları, doğrusal ve doğrusal olmayan zaman serileri ile tahminde geleneksel istatistik yöntemlere bir alternatif olarak kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları, çalışılan probleme ilişkin veriler yardımı ile veri yapısındaki ilişkiyi öğrenmektedir. Öğrenme işlemi, öğrenme algoritması olarak adlandırılan eniyileme yaklaşımları ile sağlanmaktadır. Yapay sinir ağları öğrenme algoritması olarak en bilineni geri yaydım algoritmasıdır. Ancak geri yaydım algoritmasının yerel minmumlara takılıp kalması, öğrenme işleminin gerçekleşmesini engellemektedir. Bu sebeple, yerel minimuma takılma olasılığı daha az olan yeni eniyileme yaklaşımlarına ihtiyaç vardır. Bu çalışmada yapay sinir ağları için sezgisel bir öğrenme algoritması önerilmiştir. Yapay sinir ağlarının geleceği tahmindeki gücünü görmek için, doğrusal ve doğrusal olmayan benzetim serileri ve gerçek zaman serileri kullanılmıştır. Bulunan sonuçlar, Box-Jenkins modelleri sonuçları ile uygun istatistik testler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Zaman serileri tahmini için kurulan yapay sinir ağlarında, en iyi girdi nöron sayısının belirlenmesi için öneride bulunulmuş, gizli nöron sayısı için literatürdeki bazı çalışmaları destekler sonuçlara ulaşılmıştır.

Abstract:
While Box-Jenkins models that are often used in time series forecasting give good results for linear series, it is not a suitable forecasting tool for nonlinear series. Artificial neural networks, which are used in many areas, such as pattern recognition, classification, data mining, etc., also yield quite successful results in forecasting problems. Artificial neural networks are utilized as an alternative to traditional statistical methods in linear and nonlinear time series forecasting. Artificial neural networks can learn the relations in data structure with the help of data relating to the problem. Learning process is realized by using optimization methods called learning algorithm. The back propagation algorithm is well-known learning algorithm for the artificial neural networks. However, that back propagation algorithm sticks on local minimums hinders the learning process. For this reason, new optimization approaches that are less likely to get stuck on local minimums are needed. In this study, a heuristic learning algorithm for artificial neural networks is proposed. Linear and nonlinear simulation series and real-world time series are used in order to observe the power of the artificial neural networks in forecasting. The obtained results are compared with the Box-Jenkins model results by using proper statistical tests. In artificial neural networks constructed for time series forecasting, a recommendation on determining the optimal number of neurons in input layers is given, also, the results that support the some researches in literature on determining the optimal number of hidden neurons are obtained Science Code : 919 Key