Tahmin Sistemleri ve Özelde Zaman Serisi tahmini için pek çok istatistiki çalışma yapılmış. Zaman serisinin belli bileşenlerden olduğu varsayımıyla bir modelleme yapılıyor. Bileşenlerine şöyle üstünkörü bakacak olursak
1) Tren Bileşeni - Genel Eğim - T : Değerlerin zaman içinde artma yada azalma eğilimi. Bu eğimin doğrusal olduğu gibi eğrisel - nonlineer - olmasıda mümkün pekala
2 ) Mevsimsel Bileşen M : Belli bir zaman periyodundaki iniş ve çıkışlar (dalgalanmalar ) Mesela Meyve sebze fiyatlarının Mevsime göre değişimi
3) Konjektürel Bileşen K : Periyodik olmayan fakat dögüsel olan değişimler. Mesela Bir ekonomik kriz durumunun bütün ekonomik göstergeleri etkileneip düşüşe geçmesi , sonrasında uygulanan tedbirlerle ve zamanla tekrar yükselişe geçmesi gibi
4) Rassal Bileşen R : Düzensiz, rastgele olan değişmeler.
Bu bileşenler ile yapılan modellemelerd iki alternatifimiz varmış.
Burada
- yt = Tt * Mt * Kt * Rt
- yt = Tt + Mt + Kt + Rt
yt = Zaman serisinin t zaman dönemindeki gözlem değerini,
Tt = Trend bileşeni’nin t zaman dönemindeki etkisini,
Mt = Mevsimsel bileşlenin t zaman dönemindeki etkisini,
Kt = Konjonktürel bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Rt = Rassal bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Bundan sonrası elimizdeki verilerle Bileşenlerin hesaplanıp geleceğe doğru tahminlerde kullanılmasından ibaret. Bileşenlerin ayrıştırılıp çıkraılması için de pek çok metod icad edilmiş.
Bütün bunlar aslında Klasik diyebileceğimiz metodlar. Dolaysıyla bizim ZTS için bu metodları doğrudan kullanmanın bir katkısı olmaz. Bence konuyu genel olarak bilip, bu istatistiki çalışmalardan ve Kaos teorisinden faydalanan Yapay Zeka Temelli bir sistem oluşturmak gerekir.
İyide, Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?
İşin İçine İstatistiki klasik metodları ve de Kaos terorisini nerde ve nasıl katabiliriz ?
...
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder