Öngörü için yeni bir sezgisel bulanık çıkarım sistemi

Abstract

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.