HIGH ORDER FUZZY TIME SERIES MODEL AND ITS APLICATION TO IMKB

The observations of some real time series such as temperature and stock market can take different values in a day. Instead of representing the observations of these time series by real numbers, employing linguistic values or fuzzy sets can be more appropriate. In recent years, many approaches have been introduced to analyze time series consisting of observations which are fuzzy sets and such time series are called fuzzy time series. In this study, a novel approach is proposed to analyze high order fuzzy time series model. The proposed method is applied to IMKB data and the obtained results are discussed. IMKB data is also analyzed by using some other fuzzy time series methods available in the literature and obtained results are compared to results obtained from the proposed method. As a result of the comparison, it is seen that the proposed method produce accurate forecasts

Forecasting of Turkey inflation with hybrid of feed forward and recurrent artifical neural networks

Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir.Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data

Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü

Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data.Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir

Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü

Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data.Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir

Real-world efficacy and safety of Ledipasvir plus Sofosbuvir and Ombitasvir/Paritaprevir/Ritonavir +/- Dasabuvir combination therapies for chronic hepatitis C: A Turkish experience

Background/Aims: This study aimed to evaluate the real-life efficacy and tolerability of direct-acting antiviral treatments for patients with chronic hepatitis C (CHC) with/without cirrhosis in the Turkish population.Material and Methods: A total of 4,352 patients with CHC from 36 different institutions in Turkey were enrolled. They received ledipasvir (LDV) and sofosbuvir (SOF)+/- ribavirin (RBV) ombitasvir/paritaprevir/ritonavir +/- dasabuvir (PrOD)+/- RBV for 12 or 24 weeks. Sustained virologic response (SVR) rates, factors affecting SVR, safety profile, and hepatocellular cancer (HCC) occurrence were analyzed.Results: SVR12 was achieved in 92.8% of the patients (4,040/4,352) according to intention-to-treat and in 98.3% of the patients (4,040/4,108) according to per-protocol analysis. The SVR12 rates were similar between the treatment regimens (97.2%-100%) and genotypes (95.6%-100%). Patients achieving SVR showed a significant decrease in the mean serum alanine transaminase (ALT) levels (50.90 +/- 54.60 U/L to 17.00 +/- 14.50 U/L) and model for end-stage liver disease (MELD) scores (7.51 +/- 4.54 to 7.32 +/- 3.40) (p<0.05). Of the patients, 2 were diagnosed with HCC during the treatment and 14 were diagnosed with HCC 37.0 +/- 16.0 weeks post-treatment. Higher initial MELD score (odds ratio [OR]: 1.92, 95% confidence interval [CI]: 1.22-2.38; p=0.023]), higher hepatitis C virus (HCV) RNA levels (OR: 1.44, 95% CI: 1.31-2.28; p=0.038), and higher serum ALT levels (OR: 1.38, 95% CI: 1.21-1.83; p=0.042) were associated with poor SVR12. The most common adverse events were fatigue (12.6%), pruritis (7.3%), increased serum ALT (4.7%) and bilirubin (3.8%) levels, and anemia (3.1%).Conclusion: LDV/SOF or PrOD +/- RBV were effective and tolerable treatments for patients with CHC and with or without advanced liver disease before and after liver transplantation. Although HCV eradication improves the liver function, there is a risk of developing HCC.Turkish Association for the Study of The Liver (TASL

Artificial Neural Network Models for Forecasting Tourist Arrivals to Barcelona

In order to reach accurate tourism demand forecasts, various forecasting methods have been proposed in the literature [1]. These approaches can be divided into two subclasses. One of them is conventional methods such as autoregressive moving average (ARIMA) or exponential smoothing. And, the other one is advanced forecasting techniques such as fuzzy time series, artificial neural networks (ANN) or hybrid approaches. The main purpose of this study is to develop some efficient forecasting models based on ANN for tourism demand of Barcelona in order to reach high accuracy level

Tek Değişkenli Zaman Serileri Analizine Giriş

Bu kitap üniversitelerdeki lisans programlarında yer alan zaman senleri analizi dersinde yoğun biçimde kullanılan temel yöntemler hakkında bilgilendirmek amacıyla yazılmıştır. Kitabın içerdiği bölümlere ufre, istatistik, iktisat, işletme, ekonometri, endüstri mühendisliği, bilgisayar mühendisliği ve elektronik mühendisliği bölümünde eğitim .çrren öğrenciler için bu kitabın yararlı olacağını düşünüyoruz. Kitap, tek değişkenli zaman serilerinin zaman tanım bölgesinde çözümlenmesi üzerine yoğunlaşmaktadır. Doğrusal ve eğrisel zaman serilerinin modellenmesi için kullanılan temel yaklaşımları tanıtmak amaçlanmıştır. Kısa dönem bağımlı doğrusal zaman serileri için otoregresif hareketli ortalamalar modellemesi ve uzun dönem bağımlı doğrusal zaman serileri için ise otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar yaklaşımları ayrıntılı olarak verilmiştir. Eğrisel zaman serilerinin çözümlenmesi için ise son yıllarda yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağları yaklaşımı tanıtılmıştır. Yapay sinir ağları yönteminin zaman serilerinde kullanımının ve uzun dönem bağımlı zaman serileri analiz yöntemlerinin ve S-PLUS paket programında zaman serilerinin nasıl çözümleneceğinin verildiği ilk Türkçe kaynak olan bu kitapta yer alan tüm yöntemlerin uygulamaları SPSS, S-PLUS ve MATLAB programlarından yararlanarak örnekler üzerinde açıklanmıştır. Kitabın ilk bölümünde, zaman serileri analizindeki temel kavramlar tanıtılmıştır. Bu işlemlerin SPSS ve S-PLUS paket programlarında nasıl uygulanacağı açıklanmıştır. İkinci ve üçüncü bölümde doğrusal zaman serilerinin çözümlenmesinde kullanılan Box-Jenkins yöntemi değişik temel kaynaklardan yararlanarak ayrıntılı biçimde sunulmuştur. Box-Jenkins yönteminin SPSS ve S-PLUS paket programlarında nasıl uygulanacağı açıklanmıştır. Türkiye ile ilgili gerçek zaman serileri üzerinde Box-Jenkins yöntemi uygulanmıştır.Kitabın dördüncü bölümünde, yapay sinir ağları yönteminin temelleri, kullanım alanı bulduğu tüm alanlardaki öğrencilerin ve araştırmacıların kolayca izleyebilecekleri şekilde tanıtılmıştır. Daha sonra, zaman serilerinde öngörü elde etmek amacıyla yapay sinir ağları yönteminin kullanımının temel ilkeleri anlatılmış ve gerçek hayatta karşılaşılan zaman serilerinin çözümünde bu yöntemin nasıl kullanılacağı örneklerle açıklanmıştır. Böylece, zaman serilerinde öngörü probleminin çözümünde, klasik yöntemlere ek olarak, yapay sinir ağları yönteminin kullanımı hakkında da, lisans öğrencileri ve araştırmacıların yararlanacakları bir kitap hazırlanmıştır. Beşinci bölümde ise uzun dönem bağımlı zaman serileri ve bu zaman serileri ile ilgili analiz yöntemleri tanıtılmıştır. Bu yöntemlerin S-PLUS paket programında nasıl uygulanacağı gerçek örneklerle açıklanmıştır

Evaluation of efficiency of laser systems on removal of debris and smear layer in maxillary canine root canals

The aim of this study is to analyze the efficiency of different laser systems and irrigating solutions on the removal of superficial debris and smear layer created during instrumentation in root canals. Seventy two extracted human maxillary canine teeth were sectioned and the root canals were prepared. The specimens were divided randomly into equal six groups as follows: 5.25% NaOCl in group 1 (control group), 15% ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) for 1 min followed by 5.25% NaOCl in group 2, 25% citric acid for 1 min followed by 5.25% NaOCl in group 3 were applied into the root canals. In the other groups treated with only laser, diode laser (2 W, 10 Hz) in group 4, Er:YAG laser (1 W, 10 Hz) in group 5, and Nd:YAG laser (1 W, 10 Hz) in group 6 were applied to the root canals. Photomicrographs were taken from the coronal, middle, and apical thirds of specimens by using scanning electron microscope. Statistical analyses were performed with Kruskal-Wallis and Mann-Whitney U tests (p = 0.05). On account of superficial debris, statistically significant differences were presented between the groups. According to the results of the study, statistically significant differences were determined between the control group and the other groups in the removal of the smear layer from the root canals (p < 0.05). Superficial debris was effectively removed by Er: YAG and diode laser. Combinations of EDTA + NaOCl and citric acid + NaOCl removed most effectively the smear layer. (C) 2014 Laser Institute of America

A simulation based approach to calculate the fuzzy correlation coefficient of fuzzy observations

Aladag, Cagdas Hakan/0000-0002-3953-7601; Egrioglu, Erol/0000-0003-4301-4149WOS: 000312412800003Fuzzy set theory has been widely used in various fields of statistics in recent years. The correlation between fuzzy random variables can be measured by a fuzzy correlation coefficient. When the correlation of the fuzzy random variables has being calculated, mathematical programming and fuzzy arithmetic operations have been used in the literature. In this study, to calculate the fuzzy correlation coefficient, a new approach based on simulation is proposed. It is not necessary to employ mathematical programming or fuzzy arithmetic operations when the proposed method is used. The proposed approach is applied to fats and oils data to show the applicability of the method