Blockchain Destekli Nesnelerin İnterneti (IoT) Varlıklarında Fiyat Tahmini İçin Model Karşılaştırması

Authors : Çağatay Ersin, Onur Köktürk

Pages : 1057-1066

Doi:10.34248/bsengineering.1665890

View : 267 | Download : 161

Publication Date : 2025-07-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Teknolojik gelişmelerin hız kazanmasıyla birlikte Nesnelerin İnterneti (IoT - Internet of Things), küresel ölçekte üretim süreçlerinden akıllı şehir uygulamalarına, kişisel sağlık izleme cihazlarından akıllı spor kıyafetlerine kadar geniş bir yelpazede dönüşüme katkı sağlamaktadır. Nesnelerin İnterneti, cihazların birbirleriyle ve veri merkezleriyle etkileşime geçerek büyük miktarda veri ürettiği bir ekosistem yaratmaktadır. Bu bağlamda, IoT teknolojilerine dayalı blok zinciri tabanlı kripto varlıklar da gelişim göstermiştir. Bu çalışmanın amacı, IoT temalı kripto varlıklardan Vechain (VET), IOTA ve Helium (HNT) için fiyat tahmini yapmaktır. Çalışmada 02.01.2020 - 10.12.2024 tarihleri arasındaki Vechain ve IOTA, 09.06.2020 - 10.12.2024 tarihleri arasındaki Helium coinin günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Fiyat tahmini için Karar Ağaçları (Decision Trees), Rassal Orman (Random Forest) ve Destek Vektör Regresyonu (SVR) modelleri karşılaştırılmıştır. Karar ağaçları modeli, geçmiş fiyat verilerini baz alarak gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Rassal Orman algoritması, birden fazla karar ağacının bir araya getirilmesiyle oluşan topluluk öğrenme yöntemini kullanarak daha sağlam ve genellenebilir tahminler sunmaktadır. Destek Vektör Regresyonu (SVR) ise veri noktaları arasındaki karmaşık ilişkileri daha iyi yakalamak için hiper düzlemleri kullanarak doğrusal olmayan regresyon modelleri oluşturur. Modellerin performansı Mean Squared Error (MSE) ve R² (R-kare) skoru gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Sonuçlar, Rassal Orman modelinin Helium ve IOTA coinlerin tahminlerinde yüksek doğruluk sağladığını, VeChain coin için ise SVR’nin daha iyi modellediğini ortaya koymuştur. Karar Ağaçları modeli, bağımsız tahminler üretme konusunda başarılı olmakla birlikte diğer modellere göre nispeten daha düşük performans göstermiştir.
Keywords : Kripto varlıklar, Karar ağaçları, Rassal orman, Destek vektör regresyonu

ORIGINAL ARTICLE URL