Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2017; 23(1): 88-94 | DOI: 10.5505/pajes.2016.69335

Fuzzy tuning approach for adaptive exponential smoothing used in short-term forecasts

Yunus Biçen
Duzce University, Electronics and Automation Department, Duzce

Adaptive smoothing methods were suggested to improve forecast results on the characteristic changes of time series. The existing adaptive smoothing methods have been diversified over the years. Many of them are comprised of complicated logical or mathematical propositions for improving forecast accuracy, which are very different from the original simple method called Trigg and Leach method. A new method named Fuzzy Tuning Exponential Smoothing is introduced in this paper introduces. This method is successful in improving the forecast accuracy, especially for the time series including level shift or level shift with outlier deflection. The empirical application carried out on ‘The M2-Competition Time Series’. The statistical analysis results demonstrate that the method outperforms classical adaptive smoothing method in terms of forecasting accuracy. In addition, the proposed method is relatively simple compared to other advanced adaptive methods.

Keywords: Adaptive exponential smoothing, Deflection, Forecasting, Fuzzy logic, Level shift, Time series

---

Kýsa dönemli tahminlerde kullanýlan uyarlamalý üstel düzleþtirme için bulanýk ayarlama yaklaþýmý

Yunus Biçen
Düzce Üniversitesi, Elektronik ve Otomasyon Bölümü, Düzce

Uyarlamalý düzleþtirme metotlarý zaman serilerinin karakteristik deðiþimleri üzerindeki tahmin sonuçlarýný iyileþtirmek için önerilmiþlerdir. Zaman içerisinde var olan uyarlamalý düzleþtirme metotlarý çeþitlenmiþtir. Birçoðu Trigg & Leach olarak isimlendirilen orijinal basit metottan çok farklý olup, doðruluðu artýrmak için karmaþýk mantýksal veya matematiksel önermeler içermektedir. Bu makalede Bulanýk Ayarlamalý Üstel Düzleþtirme olarak isimlendirilen yeni bir metot sunulmaktadýr. Bu metot özellikle seviye kaymasý veya seviye kaymasýyla beraber aykýrý sapmalarýn bulunduðu zaman serileri için tahmin doðruluðunun iyileþtirilmesinde baþarýlýdýr. Ampirik uygulama ‘The M2-Competition Time Series’ üzerinde gerçekleþtirilmiþtir. Ýstatistiksel analiz sonuçlarý tahmin doðruluðu açýsýndan bu metodun klasik uyarlamalý üstel düzleþtirme metodunu geride býraktýðýný göstermektedir. Buna ek olarak önerilen metot diðer geliþmiþ uyarlanabilir metotlarla karþýlaþtýrýldýðýnda oldukça basittir.

Anahtar Kelimeler: Uyarlamalý üstel düzleþtirme, Sapm, Tahmin, Bulanýk mantýk, Seviye kaymasý, Zaman serileri

---