Bulanık mantık tabanlı tahmin modeli ve uygulaması

Abstract

Bu çalışmada belirsizliği modellemede başarılı bir yöntem olan bulanık mantığınileriye yönelik tahmin (öngörü) konusundaki belirsizlikler için önerdiği yaklaşımlar analizedilmektedir. Tez tahmin kavramına genel bir bakışla başlamakta olup tahmin kavramıhakkında önce genel bir bilgi verilmektedir. Ardından bulanıklık kavramının genel birçerçevesi sunulur. Daha sonra bulanık mantığı temel alan tahmin metotları açıklanır.Bu tezde zaman serilerinde ortaya çıkabilecek mevsimselliğin tahmini için birbulanık tahmin metodu geliştirilir ve bu metodun uygulanması ele alınır. Söz konusumetotta izlenen yöntem sırasıyla şu şekildedir: lk olarak bulanık doğrusal regresyonincelenir, zaman serisine ilişkin bulanık doğrusal regresyon modeli kurulur. Sonra kurulanbu bulanık regresyon modeline göre zaman serisindeki bulanık mevsimsellik endeksikümeleri belirlenir. Bulanık endeks kümesi değerlerine göre bulanık mevsimsellik endeksisayıları bulunur. Ardından bu endeks kümelerine ve tanımlanan bulanık regresyonmodeline göre bir sonraki yıla ait bulanık öngörü (forecast) değerleri mevsimselliğindüzgün (perfect) ve ya bulanık olmasına göre hesaplanır. Öngörüler hem bulanık hem desayısal olarak bulunur. Ardından bulanık mevsimsellik endeksine göre zaman serilerindekibulanıklık (belirsizlik) araştırılır. Son olarak elde edilen modelin bulanık mevsimsellikendekslerine dayanarak sezonsal trendler ve her bir trende ait değişim hızı incelenir.Ortaya konulan metot Türkiye'ye gelen turist sayısının öngörüsüne uygulanır.Model parametrelerinin öngörü sonuçlarına ve model doğruluğuna etkisi araştırılır.Sonuçlar analiz edilir ve yorumlanır.Anahtar Kelimeler : Bulanık modelleme, Bulanık kümeler, Belirsizlik, Tahmin, Bulanıktrend, Bulanık mevsimsellik.

In this thesis, fuzzy logic models, which are successful at handling imprecison andvagueness are suggested to solve ambiguity problems in forecasting methods. Thesis startswith a general glance at forecasting concept. A general knowledge about forecasting ispresented. At the next section a frame of the fuzziness concept is mentioned. After thatforecasting methods based on fuzzzy concepts are defined.A fuzzy forecasting technique for seasonality in time series data is built and itsimplementation is presented using the following procedure. First, the fuzzy regression isanalyzed and a fuzzy linear regression model of the time data is built up. Then the fuzzyseasonality index set is defined by realizing the membership grades of seasons to the fuzzyregression model. Fuzzy seasonality indices representing these sets are found Both fuzzyforecasts and crisp forecasts for the next year are calculated in the case of both perfect andfuzzy seasonality. Seasonal fuzziness and trends are analyzed.The method is applied to forecast number of tourist visiting Turkey. Possible effect ofmodel parameters to outpus are investigated. The outputs are analyzed interpreted..Key Words : Fuzzy modelling, Fuzzy sets, Uncetainty, Forecasting, Fuzzy trend, Fuzzyseasonality.