Bulanık Regresyon Analizinde Monte Carlo Yöntemi ve Uzman Sistemler

In this study, the use of fuzzy expert system in Monte Carlo method, which is used for estimating fuzzy linear regression model parameters, is proposed for determining the parameter intervals for the first time.For this purpose, definitions used in the thesis and Monte Carlo method in fuzzy linear regression analysis are described in the second and third sections respectively. Fuzzy expert systems which are sub-branch of artificial intelligence are described in the fourth section. The calculation of the optimum interval for fuzzy linear regression model with fuzzy expert systems which are created by the help of linguistic expressions that are used in daily life rather than to use long and tiring mathematical operations is proposed in section five. By using these intervals, fuzzy linear regression model parameter estimation is made in section six with Monte Carlo method. Fuzzy linear regression model for two different cases is discussed.Bu çalışmada, bulanık regresyon model parametrelerinin tahmininde kullanılan Monte Carlo yöntemi için model parametrelerinin geldiği düşünülen aralık değerlerinin belirlenmesinde ilk kez bulanık uzman sistem kullanımı önerilmiştir. Bu amaçla, ikinci ve üçüncü bölümde sırasıyla tezde kullanılan tanımlar ve bulanık doğrusal regresyon analizinde Monte Carlo yöntemi açıklanmıştır. Dördüncü bölümde yapay zekanın alt dalı olan bulanık uzman sistemler ele alınmıştır. Uzun ve yorucu matematiksel işlemler yerine günlük hayatta kullanılan dilsel ifadeler yardımıyla oluşturulan bulanık uzman sistem ile bulanık doğrusal regresyon model parametreleri için en uygun aralıkların hesaplanması Bölüm 5 te önerilmiştir. Bu aralık değerleri kullanılarak Monte Carlo yöntemiyle bulanık doğrusal regresyon model parametrelerinin tahmini Bölüm 6 da yapılmıştır. Çalışmada iki farklı durum için bulanık doğrusal regresyon modeli ele alınmıştır