Time series analysis has been a crucial topic in various scientific fields for many years due to its importance in predicting future observations. The forecasting of time-dependent data has been approached using both traditional and modern methods. In recent years, deep learning, one of the most advanced artificial intelligence techniques, has emerged as a powerful tool for time series analysis. In this context, this study examines the evolution of time series forecasting methods from past to present, providing a comprehensive comparison of their advantages and disadvantages. Furthermore, real-time applications are demonstrated using MATLAB and Python, offering a practical implementation of these methodologies.
Zaman serisi analizi birçok bilimsel alanda ihtiyaç duyulan bir araştırma alanı olarak uzun yıllardır önemini korumaktadır. Belirli bir zaman noktasındaki değişkenlerin davranışlarını anlama, modelleme ve geleceğe ilişkin öngörülerde bulunma taşıyan zaman serisi analizi geleneksel ve modern yöntemlerle gerçekleştirilmektedir. Son yıllarda büyük bir atılım ile gelişen yapay zekâ yöntemlerinin en güçlülerinden olan derin öğrenme, zaman serisi analizi için oldukça güçlü bir yaklaşım olarak kabul edilmektedir. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada zaman serisi analizi için kullanılan yöntemlerin geçmişten günümüze gelişimini ve birbirine olan avantaj ve dezavantajlarıyla detaylı bir şekilde incelenerek MATLAB ve Python kodlarıyla gerçek zamanlı kullanımı sunulmaktadır.
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Computational Statistics, Statistical Analysis, Applied Statistics, Statistics (Other) |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | May 28, 2025 |
| Acceptance Date | June 14, 2025 |
| Early Pub Date | June 14, 2025 |
| Publication Date | June 29, 2025 |
| IZ | https://izlik.org/JA89KC58EN |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 18 Issue: 1 |