Doğrusal olmayan zaman serilerinin yapay sinir ağları ile tahmini

Zaman serileri, zamana bağlı bir olaydan belirli zaman aralıklarında yapılan ölçümlerinden elde edilen verilerdir. Zaman serileri geçmiş döneme ait verileri ihtiva eder ve veriler gerçek dünyadaki çeşitli olaylardan elde edilebilir. Geçmiş dönemdeki verileri kullanarak, gelecekteki veri değerlerini belirleme işlemi, zaman serisi tahmini olarak adlandırılır. Zaman serilerinin tahmininde çeşitli istatistiksel yöntemler kullanılabilir ya da seriye uygun doğrusal ya da doğrusal olmayan bir matematiksel model geliştirilebilir. Fakat zaman serileri ekonomik, sosyal, mevsimsel ve spekülatif vb. çeşitli faktörlerin etkisiyle ani dalgalanmalar gösterebilir. Ayrıca, doğrusal olmayan ve kaotik bir dinamik davranışa sahip olabilir. Bu tür zaman serilerinin tahmininde istatistiksel yöntemlerin yerine zaman serisine uygun bir model yardımıyla zaman serisini tahmin etmek gerekir.Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağları ile zaman serilerinin tahmini incelenmiştir. Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan matematiksel modeli nedeniyle birçok alanda olduğu gibi zaman serilerinin tahmininde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde, genel bir trende sahip olan altın fiyatlarını gösteren zaman serisi ile Mackey-Glass kaotik zaman serisi kullanılmıştır. İleri beslemeli yapay sinir ağları ile bu zaman serilerinin geleceğe yönelik kısa ve orta vadeli tahminleri gerçekleştirilmiştir. Farklı sayıda geçmiş veri değeri ve çeşitli YSA yapıları ile zaman serilerinin tahmin performansı araştırılmıştır.