Affiliation:
1. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ-CERRAHPAŞA
2. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ - CERRAHPAŞA
Abstract
Dijital dönüşümün hızla yaygınlaşması ile işlenen verilerin boyutları ve hacimleri de artmıştır. Büyük verileri işlemek, doğruluğu yüksek analizleri kısa sürede ve daha az kaynak kullanarak yapmak için yeni yöntem ve algoritmalar geliştirilmiştir. Bu çalışmada makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerinden ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama), SARIMA (Mevsimsel ARIMA), Prophet (Facebook), XGBoost (En Büyük Eğim Artırma), LSTM (Uzun-Kısa Süreli Bellek), RNN (Yinelemeli Sinir Ağı) ve GRU (Geçitli Tekrarlayan Birim) algoritmaları kullanılarak tüketicilerin kontör tüketimleri zaman serileri yardımıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. Modelleri karşılaştırmak için MAE (Ortalama Mutlak Hata), MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata), RMSE (Kök Ortalama Karesel Hata) ve Determinasyon Katsayısı (R^2) kullanılmıştır. Elde edilen ölçüm sonuçlarına göre zaman serileri tahminlemesinde derin öğrenme tekniklerinin makine öğrenmesi yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Çalışmada zaman serileri tahminlemesi üzerine dokuz farklı makine ve derin öğrenme yöntemi kullanılarak kapsamlı bir inceleme yapılmıştır. Literatürdeki benzer çalışmalar ile kıyaslandığında bu çalışmada konu oldukça geniş bir perspektiften incelenmiştir.
Publisher
Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences
Reference35 articles.
1. Abar, H. (2020). XGBoost ve Mars Yöntemleri İle Altın Fiyatlarının Kestirimi. Ekev Akademi Dergisi, 24(83), 427-445.
2. Al-Asadi, M. J. (2019). Deep Learning For Time Series Forecasting of Currency Exchange Rates. Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
3. Alpay, Ö. (2020). LSTM Mimarisi Kullanarak USDTRY Fiyat Tahmini. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi (Special Issue), 452-456.
4. Amazon. (2023, 22 Ocak). What is deep-learning? Erişim adresi https://aws.amazon.com/what-is/deep-learning/ adresinden alındı
5. Baş, C. N. (2019). Time Series Analysis With Deep Learning Approaches For Industry 4.0. Thesis (MSc), Galatasaray University, Graduate School Of Science and Engineering.