Yapay sinir ağları ile fiyat tahmin analizi

Abstract

Bu çalışmada yapay sinir ağları ile ürünlerin fiyat geçmişi bilgilerini kullanarakilerleyen zaman birimlerinde fiyat tahminlerinin yapılması amaçlanmıştır.Çalışmada öncelikle tahmin kavramı anlatıldıktan sonra yapay sinir ağlarınınözelliklerine ve öğrenme kabiliyetine dayanarak, tahmin yürütmede uygun bir araçoldukları ve kullanımları anlatılmıştır. Devamında tahmin için genelde uygun olanyapay sinir ağ tipleri kısaca anlatılmıştır.Çalışmanın devamında bu konuda daha önce yapılan çalışmalar arasından kullanılan biryapay sinir ağ modeli ve bizim deneme olarak yaptığımız alternatif bir model yeralmaktadır. Bu bölümde tanımlanan modellerin tahmin yürütmede ve çalışmaperformanslarında dezavantajları ve başarısız noktaları listelenmiştir.Çalışmanın 3. bölümünde bu projede kullanılan yöntem açıklanmıştır. Öncelikle eldeolan fiyat geçmişi veri formatları ve kullanım için verilerin düzenlenmesi anlatılmış veardından Narx yapay sinir ağ modeli kısaca tanıtılmıştır. Devamında bu projedekullanılan yapay sinir ağ modeli açıklanmış ve sistemin girişleri, çıkışları ve çalışmamantığı anlatılmıştır.Devamında Matlab ortamında modelin yapılan uygulaması detaylı bir şekildeanlatılmıştır. veritabanının yapısı ve geliştirilen uygulamanın genel akışı bu bölümdeyer almaktadır.Çalışmanın 4. bölümünde veritabanından çekilen örnek 30 adet farklı ürün bilgisi içinprogramın ürettiği çıkışlar gösterilmiştir. Devamında sonuç ve performans analiziyapılmıştır. Bu kısımda ilave olarak sistemin mantıklı sonuçlar verebildiğini denemekiçin sinüs ve kosinüs fonksiyonları formatında olan veri tipleri giriş olarak sistemeuygulanmış ve sistemin beklentiler doğrultusunda ürettiği çıkışlar, gösterilmiştir.Geliştirilen Matlab programının kaynak kod çıktısı da Ekler bölümünde yerleştirilmiştir.

In this study with the aid of artificial neural networks using price history information ofproducts, we have tried to predict price changes in the upcoming time steps.First of all we will have a brief definition of ?prediction? and then artificial neuralnetworks are mentioned as a suitable tool for prediction due to their learning abilitiesand other specifications. Subsequently artificial neural network types which aregenerally used and suitable for prediction are briefly discussed.Subsequently earlier studies on price prediction using neural networks with animplemented model is discussed. And also an alternative model that we tested for thisproject but was not successful is included. The disadvantages and weak points of thesemodels are listed afterwards.In the section 3 the method used in our project is described. First price history dataformat and data preparation process for usage is explained. Subsequently Narx Artificialneural network model is briefly interduced. Then the artificial neural network modeldesigned for this project and its input, output and system logic is described.Subsequently the project implementation in Matlab environment is explained withdetails. Used database table formats and general program flow takes place in this part.In the section 4, the system results generated for thirty different products fetched fromdatabase, is shown in figures. Subsequently conclusion and system performanceanalysis is done. In addition for testing that system generates logical outputs, systemresult for assumed price history in easily guessable sinus and cosinus function formatsare displayed in figures which meet our expectations.The developed Matlab program complete source code is also included in the appendixsection.