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

Authors : Ümit Çavuş BÜYÜKŞAHİN, Şeyda ERTEKİN

Pages : 467-478

Doi:10.17341/gazimmfd.508394

View : 24 | Download : 11

Publication Date : 2019-10-25

Article Type : Research Paper

Abstract :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.
Keywords : Zaman serisi tahmini, yapay sinir ağı, otoregresif bütünleşik hareketli ortalama