Tüketici Fiyat Endeksinin Uyarlamalı Ağa Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi ile Kestirimi

Abstract

Son yıllarda zaman serisi tahmini için birçok alternatif yöntem önerilmiştir. Yapay sinir ağları ve bulanık çıkarım sistemleri bu yöntemlerin en iyi bilinenleridir. Otoregresif bütünleşik hareketli ortalama (ARIMA) yöntemi ise en sık kullanılan olasılıksal yaklaşımdır. Yapay Sinir ağları ve bulanık çıkarım sistemleri ARIMA modelindeki normallik, doğrusallık gibi varsayımlara ihtiyaç duymadığından uygulaması daha kolay yaklaşımlardır ve son yıllarda literatürde sık kullanılmaya başlanmıştır. Uyarlamalı ağa dayalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) öngörü problemi için literatürde en çok uygulanan bulanık çıkarım sistemidir. Bu çalışmada tüketici fiyat endeksinin kestiriminde ANFIS'in performansı, ARIMA ve ileri beslemeli yapay sinir ağının (FFANN) performansı ile karşılaştırılmıştır. Tüketici fiyat endeksinin kestirimi için sırasıyla ARIMA, FFANN ve ANFIS yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda ARIMA modelinin ilgilenilen zaman aralığındaki tüketici fiyat endeksinin kestiriminde en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Anahtar kelimeler: Bulanık çıkarım sistemleri; Zaman serileri; Yapay sinir ağları; ARIMA; ANFIS.A lot of alternative method is proposed for time series prediction in last years. Artificial neural networks and fuzzy inference systems are known the best of these methods. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) is used most common of probabilistic approach. Artificial neural networks and fuzzy inference systems do not need assumptions as normality and linearity in ARIMA model so the practise of these methods is easier to be used and they are frequently used in literature in last years. Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) is the most used fuzzy inference system in literature for prediction problem. In this study, the performance of ANFIS in consumer price index forecast, is compared with the feed forward artificial neural network (FFANN) and ARIMA. In order of ARIMA, FFANN and ANFIS methods are practised for consumer price endex forecast. On the consumer price index forecast in signified time period, ARIMA has shown the best result at the result of the study. Key Words: Fuzzy inference systems; Time series; Artificial neural networks; ARIMA; ANFIS