Enstitüler / Institutes

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/11727/1390

Browse

Subject: search.filters.subject.Regresyon

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Radyosonde rasatları ile makine öğrenmesi tabanlı hava durumu kestrimi
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Göğen, Eralp; Güney, Selda
    Geçmişten günümüze hava tahmini insanlık için önem arz etmektedir. Hava tahmininin hassas gerçekleştirilebilmesi sel, tsunami vb. doğal afetlere karşı önlemler alınarak oluşacak olumsuz etkileri en düşük seviyeye indirmeyi sağlayabilmektedir. Bu çalışma kapsamında radyosonde verilerini kullanarak hava durumu kestirimi yapılmaktadır. Bu kestirimde en yüksek ve en düşük sıcaklık tahmini yapılmaktadır. Makine Öğrenmesi Algoritmaları kullanarak kestirim gerçekleştirilmiştir. Daha önce literatürde bulunan sıcaklık tahmini çalışmalardan farklı olarak 3 yıllık Radyosonde rasat verileri kullanılmıştır. Bu sayede yerden 40 km yüksekliğe kadar 1mbar aralıklarla ölçülmüş veriler ile atmosfer, literatürdeki diğer çalışmalara göre çok daha hassas olarak modellenmiştir. Bu modelde ertesi güne ait en yüksek ve en düşük sıcaklık değerleri kestirilmiştir. Bu aşamada normalizasyon ve öznitelik çıkarma veya seçmenin sonuçlara etkileri analiz edilerek tahmin için en uygun model belirlenmiştir. MATLAB ortamında gerçekleştirilen yazılım ile faklı regresyon yöntemleri karşılaştırılmıştır. Bu analizler sonucunda Gauss Süreci Regresyonu yöntemini kullanarak 1,2 Ortalama Karekök Sapması ile ertesi güne ait en yüksek sıcaklık tahmini en yüksek doğrulukla elde edilmiştir. Aynı yöntem kullanarak 2,4 Ortalama Karekök Sapması oranı ile en düşük sıcaklık tahmini yapılmıştır. Sonuçlar literatürdeki çalışmalardan daha başarılı sıcaklı tahmini yapıldığını göstermektedir. Weather forecasting from past to present is important for humanity. The precise realization of the weather forecast can ensure that the negative effects that will occur are minimized by taking precautions against natural disasters such as floods, tsunamis, etc. Within the scope of this study, weather forecasting is made using radiosonde data. In this estimation, the highest and lowest temperatures are estimated. Estimation was made using Machine Learning Algorithms. Unlike the temperature estimation studies previously in the literature, 3-year radiosonde observation data were used. In this way, the atmosphere was modeled much more precisely than other studies in the literature with the data measured at 1mbar intervals up to 40 km above the ground. In this model, the highest and lowest temperature values for the next day are estimated. At this stage, the most appropriate model for the prediction is determined by analyzing the effects of normalization and attribute extraction or voter on the results. Different regression methods were compared with the software performed in MATLAB environment. As a result of these analyzes, the highest temperature estimate for the next day was obtained with the highest accuracy with 1.2 Mean Square Root Deviation using the Gaussian Process Regression method. Using the same method, the lowest temperature estimate was made with an average Square Root Deviation rate of 2.4. The results show that more successful temperature estimation is made than the studies in the literature.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Yapay zeka yöntemleri ile finansal zaman serileri öngörüleri
    (Başkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2020) Arda, Efe; Küçükkocaoğlu, Güray
    Bilgisayar bilimlerinin sunduğu yöntemler, veriye erişme, veri işleme ve depolama yönünden finans alanındaki gereksinimleri karşılamada insanlara kıyasla kuvvetli avantajlara sahiptir. Bilgisayar bilimlerinin bir alt dalı olan yapay zeka sunduğu nöral ağ, genetik algoritmalar ve makine öğrenmesi gibi yöntemlerle finans alanında ortaya çıkan trend analizi, zaman serisi analizi, portföy yönetimi, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve hisse değeri öngörüleri gibi problemlere etkin çözümler sunmaktadır. Bu çok disiplinli tezin amacı, finansal zaman serilerini belirli yapay zeka programlarına öğreterek gelecek tahminleri üretmek ve elde edilen bu öngörülerin performansını gerçekleşen değerlerle kıyaslayarak incelemektir. Tez çalışması kapsamında yedi farklı yapay zeka yöntemi programlanmıştır. Veri seti olarak 2014-2016 senelerini kapsayan 775 iş günü boyunca Borsa İstanbul’da işlem gören, işlem hacmi ve piyasa değeri en yüksek 30 şirketin hisse senedi kapanış fiyatları kullanılmıştır. Algoritmaların performanslarının öğrenme süreleri ile değişiklik göstereceği beklentisi sebebi ile öncelikle verilerin %80’ine tekabül eden 603 günlük veri öğrenme için kullanılmış, kalan %20’si olan 152 günlük veri yöntemlerin test edilmesinde kullanılmak üzere algoritmaların tahmininde kullanılmıştır. “Uzun vade tahminleri” olarak yapılan bu çalışmada “Hızlı Orman Yüzdelik Dağılımı” algoritmasının en düşük hata oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Tezin bir sonraki adımında verilerin %90’ına tekabül eden 680 günlük veri öğrenme için kullanılmış, kalan %10’u olan 75 günlük kısmı test amacı ile kullanılmıştır. “Orta vade tahminleri” olarak yapılan bu çalışmada “Destekli Karar Ağacı Regresyonu” algoritmasının en düşük hata oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Son olarak verilerin %99’ına tekabül eden 747 günlük veri öğrenme için kullanılmış, kalan %1’i olan 8 gün test amacı ile kullanılmıştır. “Kısa vade tahminleri” olarak yapılan bu çalışmada “Nöral Ağ Regresyonu” ve “Poisson Regresyonu” algoritmalarının en düşük hata oranlarına sahip olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak yapay zeka yöntemlerinin finansal zaman serileri öngörüleri için etkili yöntemler sunduğu ortaya konmuştur. The methods provided by the field of computer science have considerable advantages in domains of reaching, storing and processing data to satisfy the requirements of finance field compared to humans. A subdomain of computer science; artificial intelligence provides methods such as neural networks, genetic algorithms and machine learning to find effective solutions to financial problems / goals such as trend prediction, portfolio management, fraud detection, risk management and stock prediction. This multidisciplinary thesis aims to teach certain artificial intelligence algorithms the financial time series data, provide future forecasts and compare these forecasts to original values to examine their performance. Seven different artificial intelligence algorithms have been programmed for this thesis. A dataset of 775 business days between 2014-2016 consisting of closing prices of companies that have İstanbul Stock Exchanges 30 highest trading volume and market value are used. Due to the expectation of different algorithms to provide different performance depending on the number of learning / forecasting days, firstly %80 of the data equaling 603 days have been used for training, and the remaining %20 of the data equaling 152 days have been forecasted by the algorithms. Simulating “Long Term Forecasts”, “Fast Forest Quantile Regression” algorithm has shown the least error percentage. Secondly %90 of the data equaling 680 days have been used for training, and the remaining %10 of the data equaling 75 days have been forecasted by the algorithms. Simulating “Medium Term Forecasts”, “Boosted Decision Forest” algorithm has shown the least error percentage. Lastly %99 of the data equaling 747 days have been used for training, and the remaining %1 of the data equaling 8 days have been forecasted by the algorithms. Simulating “Short Term Forecasts”, “Poisson Regression” and “Neural Network Regression” algorithms has shown the least error percentage. The thesis concludes by confirming artificial intelligence algorithms can be used as effective tools for financial time series forecasting.