Tek değişkenli zaman serileri tahmini için öznitelik tabanlı hibrit ARIMA-YSA modeli

Date

2019-10-25

Author

Büyükşahin, Ümit Çavuş
Ertekin Bolelli, Şeyda

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

67
views

12
downloads

Cite This

Zaman serilerinde yüksek performanslı tahminleme yapabilmek birçok uygulama alanı için temel öneme sahiptir. Literatürde zaman serisi tahmin doğruluğunu artırmak için birçok metot önerilmiştir. Bu metotlardan tek değişkenli zaman serilerine odaklanmış olanlar, serinin sadece geçmiş tarihinde yer alan değerleri kullanarak, gelecekteki değerlerin tahminini yapmaktadır. Bu çalışmada, tek değişkenli zaman serilerinin geçmiş değerlerinin yanında, serinin karakteristiğini özetleyen yapısal özniteliklerinin de kullanılarak, tahmin performansının artırılması hedeflenmiştir. Zaman serilerinin istatistiksel özetini sunan özniteliklerin önem puanları gradyan artırım ağaçları (GBT) ile belirlenmektedir. En yüksek önem puanına sahip olan öznitelikler, hibrit ARIMA-YSA modeline açıklayıcı ilave değişkenler olarak verilmektedir. Geliştirilen yöntemin değerlendirilmesi dört farklı veri seti üzerinde yapılmış olup, mevcut kabul görmüş yöntemlere kıyasla daha başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür.

Subject Keywords

Zaman serisi tahmini, yapay sinir ağı, otoregresif bütünleşik hareketli ortalama, Gradyan artırma ağaçları, Time series forecasting, Artificial neural network, Autoregressive integrated moving average, Gradient boosting trees

URI

https://dergipark.org.tr/tr/pub/gazimmfd/issue/49690/508394
https://hdl.handle.net/11511/114204

Collections

Department of Computer Engineering, Article