TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Anadolu University Journal of Science and Technology. A : Applied Sciences and Engineering

关键词: -;    Artificial bee colony;    Back propagation algorithm;    Forecasting;    Single multiplicative neuron model;    Training algorithm;    Yapay arı kolonisi;    Geri yayılım algoritması;    Öngörü;    Tek çarpımsal sinir hücresi modeli;    Eğitim algoritması;   

DOI  :  

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Yapay sinir ağları literatürde zaman serisi öngörü problemi için sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarının, zaman serisi öngörüsü için kullanılan birçok türü vardır. Literatürde ilk kez Yadav vd. (2007) tarafından tek çarpımsal sinir hücresi model önerilmiştir. Tek çarpımsal sinir hücresi model, diğer yapay sinir hücresi modellerinden farklı olarak tek çarpımsal bir birleştirme fonksiyonu kullanmaktadır. Tek çarpımsal sinir hücresi modelini kullanan tek sinir hücresinin, yapay sinir ağının zaman serisi öngörü probleminde başarılı sonuçlar verdiği literatürde iyi bilinen bazı zaman serileri kullanılarak Yadav vd. (2007)’de gösterilmiştir. Tek çarpımsal sinir hücresi modeline dayalı tek hücreli ve ileri beslemeli bir yapay sinir ağının zaman serilerini tahmin etmede oldukça başarılı sonuçlar ürettiği bilinmektedir. Bu çalışmada İstanbul Altın Borsası ve İMKB 100 endeksi zaman serileri tek çarpımsal sinir hücresi model yapay sinir ağı ile çözümlenmiştir. Çözümlemede tek çarpımsal sinir hücresinin eğitimi için yapay arı kolonisi algoritması ve geri yayılım öğrenme algoritması yöntemleri kullanılarak, elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

【 授权许可】

Unknown