Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Zaman Serisi Tahmini


Uçkan T., Hark C.

in: Mühendislikte Öncü ve Çağdaş Çalışmalar, Doç. Dr. Enes YİĞİT,Dr. Öğr. Üyesi Umut ÖZKAYA, Editor, Duvar Yayınları, İzmir, pp.413-429, 2023

  • Publication Type: Book Chapter / Chapter Research Book
  • Publication Date: 2023
  • Publisher: Duvar Yayınları
  • City: İzmir
  • Page Numbers: pp.413-429
  • Editors: Doç. Dr. Enes YİĞİT,Dr. Öğr. Üyesi Umut ÖZKAYA, Editor
  • Van Yüzüncü Yıl University Affiliated: Yes

Abstract

En basit ifadeyle, zaman serisi tahmini, belirli bir zaman diliminde veya

gelecekte belirli bir noktada bulunan değerleri tahmin etmek için geçmiş ve

güncel verileri kullanan yöntemlerdir. Zaman serisi tahmini ile geçmişten elde

edilen gerçek veriler analiz ederek, yapılacak çalışmaya rehberlik edebilecek ve

gelecekteki eğilimleri anlamamıza yardımcı olabilecek bilinçli kararlar vermek

mümkün olmaktadır. Zaman serisi tahmini, stratejik karar verme sürecini daha

tutarlı hale getirmek için istatistik ve farklı matematiksel modellemeler

kullanarak zaman serisi verilerini analiz etme sürecidir. Çoğu zaman kesin bir

tahmin söz konusu değildir. Tahminlerin olasılığı, özellikle zaman serisi

verilerindeki yaygın olarak sürekli değişen verilerin yanı sıra kontrol dışındaki

faktörlerle uğraşırken olağan üstü bir şekilde farklılık gösterebilir. Aynı zamanda

hangi sonuçların ortaya çıkma olasılığının diğer olası sonuçlara göre daha yüksek

veya daha düşük kullanılan verilerin ne kadar kapsamlı olduğuyla ilgili olduğu

görülmektedir. Bir başka deyişle kullanılan geçmiş ve güncel verilerin

kapsamının genişliği ileriye yönelik yapılacak tahminleri üzerinde oldukça etkili

olmaktadır. Zaman serisi tahminleri tarihsel olarak ele alındığında iklim

modellemeleri, biyoloji alanındaki çalışmalar, perakende alanındaki ticari karar

verme mekanizmalarında ve Finans uygulamaları gibi birçok alanda

kullanılmıştır. Çoğu zaman serisi çalışmasında geleneksel yöntemler olan AR,

SARIMA ve Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Son yıllarda ise zaman

serisi tahminleme çalışmalarında yapay sinir ağlarına olan ilgi oldukça artmıştır.

Bu çalışma kapsamında Derin Sinir Ağı modellerinden olan MLP, CNN ve

LSTM modelleri kullanılarak zaman serisi tahmin uygulaması yapılacaktır.

Çalışma kapsamında zaman serisi verisi olarak hem güncel verilere kolaylıkla

ulaşabilmek hem de finans alanında önem teşkil etmesinden dolayı borsa verileri

kullanılacaktır.