Doğrusal olmayan regresyon modellerinin parametrelerinin genetik algoritmayla tahmin edilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2001

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: İLKER OZAN KOÇ

Danışman: MUZAFFER KAPANOĞLU

Özet:

ÖZET Bu çalışmada, doğrusal olmayan regresyon modellerinin parametrelerinin tahmin edilmesinde genetik algoritmaların kullanılması konusu üzerinde çalışılmıştır. Literatürde bu konu üzerine bazı çalışmalar yapılmış olmasına rağmen, çeşitli yapılara sahip doğrusal olmayan regresyon modelleri üzerinde, genetik algoritmaların diğer tekniklere karşın etkinliğini inceleyen kapsamlı bir çalışma yoktur. Bu çalışmada, A.B.D. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü tarafından verilmiş ve zorlukları onaylanmış doğrusal olmayan regresyon modellerinin parametrelerini tahmin etmek için bir genetik algoritma geliştirilmiş ve kullanılmıştır. Genetik algoritmayla elde edilen sonuçlar, ardışık kuadratik programlama ve Levenberg -Marquardt teknikleri kullanılarak elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Genetik algoritmanın bu iki tekniğe çeşitli yönlerden üstünlük sağladığı görülmüştür.