Tek değişkenli zaman serileri tahmini için öznitelik tabanlı hibrit ARIMA-YSA modeli

Zaman serilerinde yuksek performansli tahminleme yapabilmek bircok uygulama alani icin temel oneme sahiptir.  Literaturde zaman serisi tahmin dogrulugunu artirmak icin bircok metot onerilmistir. Bu metotlardan tek degiskenli zaman serilerine odaklanmis olanlar, serinin sadece gecmis tarihinde yer alan degerleri kullanarak, gelecekteki degerlerin tahminini yapmaktadir. Bu calismada, tek degiskenli zaman serilerinin gecmis degerlerinin yaninda, serinin karakteristigini ozetleyen yapisal ozniteliklerinin de kullanilarak, tahmin performansinin artirilmasi hedeflenmistir. Zaman serilerinin istatistiksel ozetini sunan ozniteliklerin onem puanlari gradyan artirim agaclari (GBT) ile belirlenmektedir. En yuksek onem puanina sahip olan oznitelikler, hibrit ARIMA-YSA modeline aciklayici ilave degiskenler olarak verilmektedir. Gelistirilen yontemin degerlendirilmesi dort farkli veri seti uzerinde yapilmis olup, mevcut kabul gormus yontemlere kiyasla daha basarili sonuclar elde edildigi gorulmustur.