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.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | October 25, 2019 |
Submission Date | January 4, 2019 |
Acceptance Date | August 17, 2019 |
Published in Issue | Year 2020 |