Özet:
Öngörü, geçmişten günümüze önemini yitirmeyen bir çalışma alanı olmuştur.
Literatürde bu alana yönelik olasılıksal bir çok yöntem önerilmiş olmakla birlikte
bu yöntemlerin kullanılabilmesi için sağlanması gereken önkoşullar da mevcuttur.
Belirsizliklerle dolu gerçek dünyada bu önkoşulların sağlanması ve matematiksel
modelin belirlenmesi her zaman mümkün olmamaktadır. Bu gibi durumlarda ön
koşul gerektirmeyen, sistemdeki belirsizlikleri de tanımlayarak modele dahil edebilen
ve karmaşık işlem yapısından uzak bulanık çıkarım sistemleri kullanılabilmektedir.
Bu çalışmada tip-1 bulanık fonksiyonlar yöntemi belirtilen avantajları ve kural
gerektirmeyen yapısı nedeniyle tercih edilmiştir. Klasik tip-1 bulanık fonksiyon
yapısına ek olarak sezgisel bulanık kümeler tercih edilmiş ve bu sayede üye olmama
bilgisinin de kullanılabildiği bir öngörü yöntemi önerilmiştir. Yapısı itibariyle dinamik
bir regresyon modeli olan yöntem, ridge ve liu tipi tahmin ediciler açısından
incelenmiş ve alternatif yöntem öngörü performanslarıyla karşılaştırılmıştır.
