Dağılım ve sinir ağı tabanlı bulanık zaman serisi modelleri
Distribution and neural network based fuzzy time series models
Yazar: ÖZER ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ ; DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bulanık zaman serisi yaklaşımları genelde bulanıklaştırma, bulanık ilişkiler belirleme ve durulaştırma olmak üzere üç aşamadan oluşur. Bu çalışmada, tek değişkenli birinci dereceden sinir ağı tabanlı bulanık zaman serisi öngörüsü için yeni bir yaklaşım ve yeni bir yöntem önerilmiştir. İlk olarak evrensel küme parçalanmasında yapılan aralık uzunluğu belirleme aşamasında sabit bir aralık uzunluğu almak yerine daha etkili olan dağılım tabanlı uzunluk yaklaşımı kullanılmıştır. Bulanıklaştırma aşamasında yeni bir algoritma oluşturularak işlem kolaylığı sağlanmıştır. Ayrıca bu aşamada önerilen yöntemde ilk defa ağırlıklandırılmış indisler kullanılmıştır. Bulanık ilişki belirlemede bütün üyelik derecelerinin ayarlanması sağlanmıştır. Öngörü performansını geliştirmek için sadece Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) değil, ayrıca Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağları (GRSA), ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağı (RTFSA) gibi farklı yapay sinir ağı mimarileri de uygulanmıştır. Bu YSA mimarileri için klasik sinir ağı tabanlı bulanık zaman serisi öngörü yöntemlerinden farklı olarak tek katman ve düğüm sayısı, girdi ve çıktıların toplamları olması yerine en iyi sonucu verecek şekilde farklı sayıda gizli katman ve düğüm sayısı kullanılmıştır. 
Önerilen yöntem ve yaklaşım, oldukça iyi bilinen ve literatürde sıklıkla kullanılan Alabama Üniversitesi kayıt verileri ve ayrıca büyük bir veri seti olarak  İ.M.K.B. (BİST) ulusal 100 endeksi verileri 2006-2010 yılları için kullanılarak literatürde önerilmiş sinir ağı tabanlı veya sinir ağı tabanlı olmayan çeşitli bulanık zaman serisi öngörü yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar; önerilen yeni yöntemin, literatürde verilen diğer yöntemlerden üstün olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Fuzzy time series approaches generally have three steps as fuzzification, identification of fuzzy relation and defuzzification. In this study, a new approach and a new method have proposed for forecasting univariate first order neural network-based fuzzy time series (NNBFTS). Firstly, distribution based length approach has used instead of getting a constant length of interval in the step of defining length of interval in partition of universe of discourse. Convenience of operation has provided by creating a new algorithm in the step of fuzzification. Also, weighted indices have firstly used in this step of proposed method. Adjustment of all degrees of membership has provided in the step of identification of fuzzy relation. Not only Multilayer Perceptron (MLP) but also various ANNs such as Generalized Regression Neural Networks (GRNN) and Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) have applied for improving forecasting performance. Various hidden layer and nodes are used for getting the best result instead of being number of nodes which is the sum of inputs and outputs and one hidden layer in NNBFTS forecasting methods for these architectures of ANNs.
Proposed method and approach is compared with various NNBFTS or without NNBFTS forecasting methods proposed in the literature by using a data set of enrollment for the University of Alabama which is a well-known and mostly used in the literature and also a big data set of Istanbul Stock Exchange (ISE) national-100 index during 2006-2010 years. The results show that the new proposed method outperforms other methods proposed in the literature.