Zaman Serilerinde Duraganlıgın Yapay Zekâ Ile Tespit Edilmesi

Yozgatlıgil C.(Yürütücü), Karagöz P., GÜZEL İ.

TÜBİTAK Projesi, 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı, 2024 - 2026

Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
Destek Programı: 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
Başlama Tarihi: Ekim 2024
Bitiş Tarihi: Ekim 2026

Proje Özeti

Doğadaki birçok veri, zaman içinde belirli bir örüntü gösteren ve birbiriyle ilişkili bir şekilde oluşur. Bu yapıyı analiz ederek verinin gelecekte nasıl bir davranış göstereceğini zaman serisi analizi ile ortaya koyarız. Zaman serilerinin bu yapısı zaman içinde ortalamadan çok sapmalar gösterdiğinde, bir trend oluşturduğunda istatistiksel özelliklerini belirlemek neredeyse imkansız hâle gelmektedir. Çünkü, en basit hesaplayabileceğimiz karakteristikler olan 1. ve 2. momentleri bile zamana bağlı olarak değişim gösterecektir. Bu sebeple zaman serisinin yapısını doğru bir şekilde anlayabilmek, geleceği öngörebilmek için durağanlık varsayımına ihtiyaç duyarız. Var olan verilerin çoğu durağan olmayan yapıdadır. Durağanlığı test etmek için birçok yöntem geliştirilmiştir ancak geliştirilen testlerin istatistiksel özellikleri beklenen düzeyde başarı göstermemektedir. Bu çalışmada birçok değişik yapıda ve uzunlukta, benzetim yöntemiyle üretilmiş ve gerçek hayat verilerini de içeren durağan ve durağan olmayan zaman serileri seti kullanarak bir yapay zekâ algoritmasını eğitmek, algoritmaya verilen bir serinin durağan olup olmadığını yüksek başarı ile verebilecek, hatta durağanlığı bozan durumun nedenini de ortaya koyabilecek bir algoritma geliştirmek amaçlanmaktadır. Birçok değişik yapay sinir ağı mimarisini kullanarak en iyi yönteme karar verilecektir. Bunu yapabilmek için üretilen serileri orjinal haliyle algoritmaya girdi olarak vermek yerine Dalgacık (Wavelet), Değişken Otomatik Kodlayıcılar (Variational Autoencoder) veya Evrişimli yapay sinir ağlarından (Convolutional Neural Network (CNN)) yararlanarak veri hakkındaki tüm bilgiyi sıkıştırılmış bir şekilde muhafaza eden değişkenler üreterek bunların algoritmayı beslemesi planlanmaktadır. Böylelikle bilgisayarlarda oluşabilecek olan hafıza problemi daha az seviyeye indirgenmiş olacaktır. Proje çıktıları, zaman serisi analizi ile bir durumu etkileyen faktörleri tespit eden ya da gelecek öngörü değerlerini elde etmeye çalışanlar için daha doğru sonuçlar elde etmelerine ve buna göre karar verme mekanızmaları oluşturmalarına olanak sağlayacaktır.