Browsing by Author "Gasilov, Nizami"

Now showing 1 - 4 of 4

Relationship Between Bede-Gal Differentiable Set-Valued Functions and Their Associated Support Functions
(2016) Amrahov, Sahin Emrah; Khastan, Alireza; Gasilov, Nizami; Fatullayev, Afet Golayoglu; AEN-1756-2022
In this study, we adapt the concept of the Bede-Gal derivative, which was initially suggested for fuzzy number-valued functions, to set-valued functions. We use an example to demonstrate that this concept overcomes some of the shortcomings of the Hukuhara derivative. We prove some properties of Bede-Gal differentiable set-valued functions. We also study the relationship between a Bede-Gal differentiable set-valued function and its value's support function, which we call the associated support function. We provide examples of set-valued functions that are not Bede-Gal differentiable whereas their associated support functions are differentiable. We also present some applications of the Bede-Gal derivative to solving set-valued differential equations. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
Sayısal benzetim yöntemi ile yağmur suyu şebekelerinin değerlendirilmesi
(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009) Gözütok, Sarper; Gasilov, Nizami
Kentsel bir bölgede meydana gelen yağısın olusturduğu akımların, yağmur suyu drenaj sebekesindeki gerçek zamanlı davranısları hidrolik benzetim yoluyla incelenebilmektedir. Bir yağmur suyu drenaj sebekesi kanallarında meydana gelen akımın yüksekliği ve hızı, sığ su modelleme denklemleri olarak da bilinmekte olan Saint Venant denklem sistemi ile ifade edilmektedir. Bu tezde, hiperbolik yapıdaki Saint Venant denklemleri, bir sonlu farklar yöntemi olan MacCormack yöntemine dayanan algoritma kullanılarak çözülmüstür. Yüzeyde olusan akımların drenaj sistemine giris noktaları olan bacalarda süreklilik ve enerji denklemleri ayrıca uygulanmamıs, bacalardan giren yağmur sularının doğrudan kanallara geçtiği varsayılmıstır. Sayısal benzetim sırasında elde edilmis olan sonuçların giris verileriyle tutarlı oldukları gösterilmistir. Stormwater originating from rainfall on an urban area flows in the stormwater network in a way that can be inspected by real time hydraulic simulation. The flow height and velocity occuring in the stormwater network’s conduits can be stated by the Saint Venant equation system aka shallow water equations. In this thesis the hyperbolic Saint Venant equations are solved by an algorithm based on the MacCormack scheme which is a finite difference method. In the access holes, which are taken as the drainage system entrance points for the surface flows, continuity and energy equations are not applied separately and it is assumed that rain water entering from the access holes pass directly to the conduits. It has been shown that, results obtained during the numerical simulation are consistent with the input data.
Solution of Linear Differential Equations with Fuzzy Boundary Values
(2014) Gasilov, Nizami; Amrahov, Sahin Emrah; Fatullayev, Afet Golayoglu; https://orcid.org/0000-0002-9955-8439; AEN-1756-2022
We investigate linear differential equations with boundary values expressed by fuzzy numbers. In contrast to most approaches, which search for a fuzzy-valued function as the solution, we search for a fuzzy set of real functions as the solution. We define a real function as an element of the solution set if it satisfies the differential equation and its boundary values are in intervals determined by the corresponding fuzzy numbers. The membership degree of the real function is defined as the lowest value among membership degrees of its boundary values in the corresponding fuzzy sets. To find the fuzzy solution, we use a method based on the properties of linear transformations. We show that the fuzzy problem has a unique solution if the corresponding crisp problem has a unique solution. We prove that if the boundary values are triangular fuzzy numbers, then the value of the solution at a given time is also a triangular fuzzy number. The defined solution is the same as one of the solutions obtained by Zadeh's extension principle. For a second-order differential equation with constant coefficients, the solution is expressed in analytical form. Examples are given to describe the proposed approach and to compare it to a method that uses the generalized Hukuhara derivative, which demonstrates the advantages of our method. Crown Copyright (C) 2013 Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
Yapay sinir ağları optimizasyon algoritmalarının banka özkaynak karlılığı tahmini üzerinde karşılaştırmalı performans analizi
(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Balcı, Tolgay; Gasilov, Nizami; Oğul, Hasan
Bir ülkenin finansal sisteminin en önemli parçası olan bankacılık sektörünün performansını ve karlılığını ölçmek her zaman önemlidir. Performans ölçümü sayesinde bankalar rekabet durumunu, büyüme potansiyellerini ve riskleri değerlendirebilir ve faaliyetlerini sürdürmede daha başarılı olabilirler. Literatürde, bankacılık performans değerlendirmesinde yapay sinir ağları (YSA) nadiren kullanılmıştır. Bu nedenle, mevcut tezde bankaların performanslarını kestirmek için YSA kullanımının derinlemesine incelenmesi hedeflenmiştir. Amaç, bir dizi finansal parametreler verildiğinde, YSA hesaplama yöntemlerini kullanarak bankaların özkaynak getirilerini tahmin etmektir. Tez, Türkiye'deki tüm mevduat bankaları ele alınarak gerçekleştirilmiştir. Bağımsız değişkenler olarak kabul edilen 6 dış ve 8 iç parametrenin 11 yıla ait çeyrek dönemlik verileri kullanılmıştır. Veri kümesi; Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, Türkiye Bankalar Birliği, Türkiye İstatistik Kurumu ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası bilgilerine dayanarak oluşturulmuştur. Çeşitli YSA optimizasyon algoritmalarının, bağımlı değişken olarak alınan banka özkaynak getirisini tahmin etme başarıları karşılaştırılmıştır. Yapılan sayısal deneyler sonucunda, kullanılan tüm YSA yöntemlerinin %80'in üzerinde doğruluk payı ile özkaynak karlılığını tahmin ettikleri görülmüştür. Ayrıca, en iyi YSA yönteminin her banka için farklı olduğu gözlemlenmiştir. Lineer regresyon yöntemi ile karşılaştırma, YSA yöntemlerinin daha başarılı olduklarını göstermiştir. It is always important to measure the performance and profitability of the banking sector, which is the most important part of a country’s financial system. Thanks to performance measurement, banks can evaluate the competitive situation, growth potential and risk, and they can be more successful to continue their activities. In the literature, artificial neural networks (ANN) have rarely been used for evaluating economic performance. Therefore, in the present thesis, it is aimed to examine the use of ANN in depth to estimate the performance of banks. The aim is to estimate returns on bank equity by using ANN calculation methods for given a set of financial parameters. The thesis was carried out by considering all deposit banks in Turkey. Quarterly data for 11 years of 6 external and 8 internal parameters, which are considered as independent variables, were used. The dataset was created based on information of Banking Regulation and Supervision Agency, the Banks Association of Turkey, Turkey Statistical Institute and the Central Bank of the Republic of Turkey. The success of various ANN optimization algorithms in predicting the bank return on equity, which is regarded as the dependent variable, has been compared. As a result of the numerical experiments conducted, it was seen that all the ANN methods predicted the return on equity with an accuracy of over 80%. Also, it has been observed that the best ANN method is different for each bank. Comparison with linear regression method showed that ANN methods are more successful.