AR sistem modellemede farklı algoritmaların karşılaştırılması

Özet

Bu makalede, yazarlar tarafından geliştirilen sayısal tabu araştırma algoritmasının, AR (Auto Regressive) sistem modelleme performansı analiz edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmada, en küçük kafes kareler, çift kafes, "affine" projeksiyon, en küçük ortalama kareler, normalize edilmiş en küçük ortalama kareler ve özyineli (recursive) en küçük kareler, uyarlanabilir klasik metotlar iken 8 farklı eğitim algoritması ile eğitilmiş yapay sinir ağları, klasik ve sayısal (nümerik) tabu araştırma algoritması kullanılmıştır. Bu çalışmada, 16 farklı algoritmanın modelleme performansı 4.ve 6. dereceden iki farklı AR sistem üzerinde test edilmiştir. Genel olarak, yazarlar tarafından geliştirilen sayısal tabu araştırma algoritmasının, doğrusal AR sistem modellemede daha başarılı olduğu anlaşılmıştır.

Abstract

In this paper, performance of numeric tabu search algorithm developed by authors on AR (Auto Regressive) system modeling was compared to adaptive methods and artificial neural networks. The adaptive methods are Least Squares Lattice, Doubje Lattice, Affine Projection algorithm, Least Mean Squares (LMS), Normalized LMS and Recursive Least Squares (RLS). Artificial neural networks trained with eight learning algorithms and classic and numeric tabu search algorithms were the rest of algorithms compared with. The performances of total 16 algorithms were tested on two AR systems having 4th and 6th orders. The numeric tabu search algorithm was found the most successful algorithm on linear AR systems.