Bulanık doğrusal regresyon
2012
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Yrd. Doç. Dr. A.fırat Özdemir
Özet (TR)
Bu Doğrusal Programlama (LP) yöntemleri Bulanık Doğrusal Regresyon (FLR) modellerinin kurulmasında sıkça kullanılmaktadır. Olasılıksal Bulanık Doğrusal Regresyon (PFLR) (Tanaka, 1989) ve Sınırlanmamış Bulanık Doğrusal Regresyon (UFLR) (Lee and Chang, 1994) modelleri en sık uygulanan modellerden ikisidir. Bu çalışmada doğrusal programlamayla çalışan modellerin en sık kullanılanlarına yer verilmiştir. Ayrıca modifiye edilmiş ve doğrusal programlamayla çalışan yeni bir bulanık doğrusal regresyon modeli önerilmiştir. Önerilen model bualnıklığı açıklanan ve açıklanamayan olmak üzere ikiye bölmektedir ve sadece açıklanan bulanıklığı minimize etmeye çalışmaktadır. Hata kareler ortalaması ve toplam bulanıklık açısından PFLR, UFLR ve yeni önerilen modeli karşılaştırmak için dört ayrı veri setiiyle dört ayrı uygulama yapılmıştır ve sonuçlar kabul edilebilir bulunmuştur.
Yazar
Dr. Bekir Çetintav
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Bekir Çetintav (Yüksek Lisans Tezi). Bulanık doğrusal regresyon, 2012, Dokuz Eylül University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Dokuz Eylül University tezlerinden daha fazlası
- AFAD gönüllülük sisteminin etkin müdahale açısından analiz(2020)
- Açık plan ofislerde konuşma anlaşılırlığı parametrelerinin analizi(2021)
- W.A. Mozart' ın, J. N. Hummel' in ve C. M. Von Weber' in fagot konçertolarının müzikal analizleri(2006)
- Mars habitatlarının yapısal açıdan irdelenmesi(2022)
- 21. yüzyıl postmodernizmi bağlamında çevresel grafik tasarım ve kamusal enstalasyon(2022)
- Political marketing and the U.S. Presidential campaign strategies: A functional and rhetorical analysis of Donald Trump's and Hillary Clinton's discourse on Twitter(2020)