Fuzzy Linear Regression for the Time Series Data which is Fuzzified with SMRGT Method
[ X ]
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Regresyon ve sınıflandırma üzerine yaptığımız bu çalışma, yıllardır birçok alanda kullanılan zaman serileri analizine yeni bir katkı sağlamaktadır. Zaman serileri için regresyon uygulamasında karşılaşılan otokorelasyonun kaldırılması aşamasında çoğu kez ya uyum sağlanamadığından başarıya ulaşılamamakta ya da modelin derecesinin değiştirilmesi zorunluluğuyla karşı karşıya kalınmaktadır. Modelin derecesinin değiştirilmesi ise her zaman istenilen bir durum olmayabilir. Böyle durumlarda kullanılmak üzere önerilen çalışmamızda, zamana bağlı veriler basit üyelik fonksiyonu ve bulanıklık kuralı üretim tekniği (SMRGT) ile bulanıklaştırılmış ve elde edilen değişkenler için bulanık en küçük kareler (Bulanık EKK) modeli ile basit doğrusal regresyon yöntemi uygulanarak geleceğe yönelik tahmine ilişkin bir denklem oluşturulmuştur. SMRGT açık kanallarda debi akışını belirlemede başarılı olmasına ve açık kanallarda debi akışını modellemede güvenle kullanılabilmesine rağmen bu tekniğin bulanık doğrusal regresyon modellemesinde de başarılı olacağı hakkında hiçbir ip ucu yoktur. Bu nedenle bu tür bir modellemenin eksikliği adres gösterilerek yeni bir hibrit model bu çalışma kapsamında tarif edilmiştir. Sonuç olarak yöntemin geçerliliğinin ölçülebilmesi bakımından zaman serileri için doğrusal regresyon ve bulanık zaman serileri için doğrusal regresyon iki ayrı veri setine uygulanmış ve bu iki yaklaşımın performansları çeşitli ölçüm kriterleri kullanılarak karşılaştırılmıştır
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
20
Sayı
3
