YAPAY SİNİR AĞLARININ EKONOMİK TAHMİNLERDE KULLANILMASI
Murat ŞEKER1, E. Selim YILDIRIM2, Ahmet BERKAY11Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 41400/Gebze2Gebze İleri Teknoloji Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Bölümü, 41400/Gebze
Yapay Zekanın başarıyla uygulandığı alanlara örnek olarak; Finansal uygulamalarla birlikte, Kontrol, Haberleşme, Radar Sinyallerinin işlenmesi, örüntü tanıma, genel olarak DSP, non-lineer sistemler, vb, verilebilir. Finansal uygulamalarda, genellikle YSA Backpropagation (Feedforward–İleri Besleme) algoritması uygulanmaktadır.Bu çalışmada, Çok Katmanlı İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağına, Eğitim Algoritması olarak Backpropagation (Geri-Yayılım) algoritmasının uygulanmasıyla farklı yabancı paralar için döviz kuru alış fiyatlarının gelecek dönemdeki değerlerinin tahmini yapılmaktadır.Geçmiş dönem kayıtları kullanılarak yapılan hesaplamalar sonucunda, Geri Yayılım algoritmasının uygulandığı Yapay Sinir Ağı bünyesindeki parametreler ve katman özelliklerinin değişik değerleri için üretilen tahmini değerler, gerçekleşen değerlerle kıyaslanmakta ve bu yolla, uygulanan tekniğin verimlililiği ölçülmektedir.
Anahtar Kelimeler: YSA., Finansal TahminUSING NEURAL NETWORK FOR FINANCIAL APPLICATIONS ESTIMATIONS
Murat ŞEKER1, E. Selim YILDIRIM2, Ahmet BERKAY11Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 41400/Gebze2Gebze İleri Teknoloji Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Bölümü, 41400/Gebze
Examples of successful applications in Artificial Intelligence (AI) field; With financial applications, Control, Communication, Processing Radar signals, Pattern Recognition, general DSP application, Nonlinear Systems can be given. In the financial applications, generally back propagation (Feedforwared) algorithms of the Neural Network (NN) uses. In this application, backpropagation algorithms applied to Multi Layer Feedforward Neural Network for the future estimations of foreign currency exchange rates data. The calculation results which was founded by using past exchange rates data “estimations that produce by Neural Network Layers and parameters, which carry out by backpropagation algorithms for different values” was compared with the real data for measuring the productivity of the method.
Keywords: Neural Network, Financial Estimations| ARAÇLAR |
 Tam Metin PDF Yazdır Alıntıyı İndir RIS EndNote BibTex Medlars Procite Reference Manager E-Postala Paylaş Benzer makaleler Google Scholar |