Zaman serisi öngörüsü için yeni bir melez yaklaşım : AR-ANFIS

Abstract

Bu çalışmada, yeni bir öngörü yöntemi önerilmiştir. Önerilen yönteme otoregresif uyarlamalı ağ bulanık çıkarım sistemi (AR-ANFIS) adı verilmiştir. AR-ANFIS, bir ağ yapısı içinde gösterilmiştir. Bu ağın mimarisinin iki kısmı vardır, ilk kısım bir ANFIS yapısıdır, ikinci kısım ise bir doğrusal otoregresif (AR) model yapısıdır. Literatürde AR modelleri ve ANFIS, zaman serilerinde öngörü elde etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. AR modelleri doğrusal modellerdir ve modele dayalı bir öngörü yöntemidir. ANFIS'de ise doğrusal bir modele dayalı öngörüler elde edilememektedir. Dahası ANFIS, yapay sinir ağ modelleri gibi veriye dayalı bir modelleme sistemidir. Bu çalışmada, bir AR ve ANFIS melez modeli yaratılarak hem doğrusal hem de doğrusal olmayan zaman serileri için kullanılabilecek bir öngörü yöntemi ileri sürülmüştür. Yeni model, veri tabanlı ve model tabanlı yaklaşımların avantajlarına sahiptir. AR-ANFIS parçacık sürü optimizasyonu kullanılarak eğitilmiştir ve yöntemde bulanıklaştırma, bulanık c-ortalamalar metodu kullanılarak yapılmıştır. AR-ANFIS metodu bir çok gerçek zaman serisi verisi üzerinde test edilmiştir ve diğer zaman serisi öngörü yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Uygulamaların sonucu olarak, önerilen yöntemin isabetli tahminler üretebildiği gösterilmiştir.