Lineer olmayan bulanık regresyonda tahmin
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2008
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Gözlemlerin bulanık sayı olması durumunda lineer olmayan regresyon analizi için bazı yöntemler vardır. Yapay sinir agları, en küçük kareler destek vektör mekanizmasına dayalı bulanık regresyon ve bulanık en küçük mutlak sapmalar regresyonu bunlardan bazılarıdır. Bu çalısmada, belirtilen yöntemler ele alınacak ve sayısal uygulamaların sonuçları karsılastırılacaktır.
There are some methods for fuzzy nonlinear regression analysis when the observations are fuzzy numbers. Some of them are artificial neural networks, least squaresupport vector machines and fuzzy least absolute deviations regression. In this study, explained methods will be handled and the results of numeric applications will be compared.
There are some methods for fuzzy nonlinear regression analysis when the observations are fuzzy numbers. Some of them are artificial neural networks, least squaresupport vector machines and fuzzy least absolute deviations regression. In this study, explained methods will be handled and the results of numeric applications will be compared.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Lineer regresyon, Lineer olmayan regresyon, Bulanık küme kuramı, Yapay sinir ağları, En küçük kareler destek vektör mekanizması, Bulanık en küçük mutlak sapmalar regresyonu, Doğrusal programlama, Linear regression, Nonlinear regression, Fuzzy sets, Artificial neural networks, Least squares support vector machines, Fuzzy least absolute deviations regression, Linear programming
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Tekşen, Ü. M. (2008). Lineer olmayan bulanık regresyonda tahmin. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
