Kısa dönemli tahminlerde kullanılan uyarlamalı üstel düzleştirme için bulanık ayarlama yaklaşımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorBiçen, Yunus
dc.date.accessioned2020-04-30T14:13:00Z
dc.date.available2020-04-30T14:13:00Z
dc.date.issued2017
dc.departmentDÜ, Düzce Meslek Yüksekokulu, Elektronik ve Otomasyon Bölümüen_US
dc.description.abstractUyarlamalı düzleştirme metotları zaman serilerinin karakteristik değişimleri üzerindeki tahmin sonuçlarını iyileştirmek için önerilmişlerdir. Zaman içerisinde var olan uyarlamalı düzleştirme metotları çeşitlenmiştir. Birçoğu Trigg & Leach olarak isimlendirilen orijinal basit metottan çok farklı olup, doğruluğu artırmak için karmaşık mantıksal veya matematiksel önermeler içermektedir. Bu makalede Bulanık Ayarlamalı Üstel Düzleştirme olarak isimlendirilen yeni bir metot sunulmaktadır. Bu metot özellikle seviye kayması veya seviye kaymasıyla beraber aykırı sapmaların bulunduğu zaman serileri için tahmin doğruluğunun iyileştirilmesinde başarılıdır. Ampirik uygulama 'The M2-Competition Time Series' üzerinde gerçekleştirilmiştir. İstatistiksel analiz sonuçları tahmin doğruluğu açısından bu metodun klasik uyarlamalı üstel düzleştirme metodunu geride bıraktığını göstermektedir. Buna ek olarak önerilen metot diğer gelişmiş uyarlanabilir metotlarla karşılaştırıldığında oldukça basittir.en_US
dc.description.abstractAdaptive smoothing methods were suggested to improve forecast results on the characteristic changes of time series. The existing adaptive smoothing methods have been diversified over the years. Many of them are comprised of complicated logical or mathematical propositions for improving forecast accuracy, which are very different from the original simple method called Trigg and Leach method. A new method named Fuzzy Tuning Exponential Smoothing is introduced in this paper introduces. This method is successful in improving the forecast accuracy, especially for the time series including level shift or level shift with outlier deflection. The empirical application carried out on 'The M2-Competition Time Series'. The statistical analysis results demonstrate that the method outperforms classical adaptive smoothing method in terms of forecasting accuracy. In addition, the proposed method is relatively simple compared to other advanced adaptive methods.en_US
dc.identifier.endpage94en_US
dc.identifier.issn2147-5881
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage88en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TWpVeE56STFOUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/1220
dc.identifier.volume23en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleKısa dönemli tahminlerde kullanılan uyarlamalı üstel düzleştirme için bulanık ayarlama yaklaşımıen_US
dc.title.alternativeFuzzy tuning approach for adaptive exponential smoothing used in short-term forecastsen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
1220.pdf
Boyut:
1.48 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Makale Koleksiyonu