Yapay sinir ağları, bulanık çıkarım sistemleri ve bu yöntemlerin birlikte kullanıldığı melez yöntemler öngörü probleminde sıklıkla kullanılmaktadır. Bulanık çıkarım sistemleri öngörü problemlerinde oldukça etkili sonuçlar üretmesine rağmen birçok klasik bulanık çıkarım sisteminin kural tabanına bağlı olması bu yöntemlerin uygulanmasını güçleştirmektedir. Kural tabanına bağlı olmayan ve birçok bulanık çıkarım sisteminden daha basit bir yapıya sahip olan Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı öngörü probleminde sıklıkla kullanılmaktadır. Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı, üstün öngörü performansına sahip olmasına rağmen bu yöntemin uygulanma sürecinde yöntemin çoklu bağlantı problemine sahip olduğu bilinmektedir. Bu problemi ortadan kaldırmak amacı ile önerilen ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı, hem Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımının sahip olduğu çoklu bağlantı problemini ortadan kaldırmış hem de Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımından daha iyi öngörü sonuçları üretmiştir. Bu çalışmada yabancılara yapılan konut satışı öngörüsü ilk defa ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile gerçekleştirilmiş ve elde edilen analiz sonuçları literatürde önerilen birçok yöntem ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile elde edilen öngörü sonuçlarının literatürdeki diğer bazı birçok yöntemden daha iyi sonuçlar ürettiğine varılmıştır.
Bulanık çıkarım sistemleri Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ridge regresyon Öngörü konut satışı
Artificial neural networks, fuzzy inference systems, and hybrid methods where these methods are used together have been frequently used in forecasting problems. Although fuzzy inference systems produce very effective results in forecasting problems, the fact that many classical fuzzy inference systems depend on the rule base makes it difficult to implement these methods. The type 1 fuzzy regression functions approach, which is not dependent on the rule base and has a simpler structure than many fuzzy inference systems, is frequently used in forecasting problems. Although the Type 1 fuzzy regression functions approach has superior forecasting performance, it is known that the method has a multicollinearity problem in the application process of this method. The type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression both eliminates the multicollinearity problem of the Type 1 fuzzy regression functions approach and produce better forecasting results than the Type 1 fuzzy regression functions approach. In this study, the forecasting of monthly house sales to foreigners is carried out for the first time with the Type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression, and the results of the analysis are compared with many methods suggested in the literature. As a result of the analysis, it is concluded that the forecasting results obtained with the Type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression produce better results than some other methods in the literature.
Fuzzy inference systems Type 1 fuzzy regression functions approach Ridge regression Forecasting Housing sales
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 15 Aralık 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.