Yapay sinir ağları ve birleştirilmiş sinirsel bulanık sistemler ile şehirlerarası yük taşıması tür seçiminin modellenmesi
The Modeling of mode choices of intercity freight transportation with the artificial neural networks and integrated neuro-fuzzy system
- Tez No: 131535
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MAHİR GÖKDAĞ, PROF. DR. NADİR YAYLA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, bulanık mantık, birleştirilmiş sinirsel bulanık sistemler, Taguchi metodu, yük taşıması tür seçimi, Artificial neural networks, fuzzy logic, integrated neuro-fuzzy systems, taguchi method, the mode choice of freight transportation
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 389
Özet
ÖZET Doktora Tezi YAPAY SİNİR AĞLARI VE BİRLEŞTİRİLMİŞ SİNİRSEL BULANIK SİSTEMLER İLE ŞEHİRLERARASI YÜK TAŞIMASI TÜR SEÇİMİNİN MODELLENMESİ Ahmet TORTUM Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Yrd.Doç. Dr. Mahir GÖKDAG Ortak Danışman: Prof. Dr. Nadir YAYLA Bu çalışmada, şehirlerarası yük taşımacılığı tür seçimi, esası insan beyninin bilgi işleme şeklinden esinlen matematiksel araç olan yapay sinir ağları (YSA) ve birleştirilmiş sinirsel bulanık sistemler (BSBS) ile modellenmiştir. Dikkate alman faktör sayısına bağlı olarak hem tam faktöriyel hem de kesirli faktöriyel tasarımlar için uygun ve klasik deney tasarımına alternatif olan Taguchi yöntemi kullanılarak, YSA performansını etkileyen faktörlerin uygun değerleri belirlenmiş ve bu faktörlerin uygun değerleri belirlenmesinde hangi istatistiki bilgi kriterinin kullanılması gerektiği araştırılmıştır. Bu amaçla Peak analitik fonksiyonu üzerine, YSA'nın performansını etki eden parametreler ve seviyelerinde farklı veri kümeleri için Taguchi metodu deneysel programına göre bilgisayar deneyleri yapılmıştır.Ağın eğitiminden sonra istatistiki bilgi kriterlerinin değerleri bulunmuş ve performans istatistiklerine göre optimum parametre seviyeleri elde edilmiştir. Ağın ezberlemeden ve diğer özelliklerini dikkate alarak seçilen en iyi bilgi kriteri ve performansı eniyileyecek parametre seviyeleriyle şehirlerarası yük taşımacılığı tür seçiminin YSA ile modellenmesi gerçekleştirilmiştir. En iyi faktör değerleri Taguchi yöntemi ile belirlenen YSA ve BSBS kullanılarak gerçekleştirilen Şehirlerarası Yük Taşımacılığı Tür Seçimi modellerinden elde edilen sonuçlar; klasik model sonuçları ile karşılaştırılmıştır. YSA ve BSBS modelleri klasik modellere göre şehirlerarası yük taşımacılığı tür seçiminin doğrusal olmayan davranışını temsil etmede daha başarılı olduğu görülmüştür. 2003, 362 sayfa
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Ph.D. Thesis THE MODELING OF MODE CHOICES OF INTERCITY FREIGHT TRANSPORTATION BOTH THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND INTEGRATED NEURO- FUZZY SYSTEM Ahmet TORTUM Atatürk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Civil Engineering Advisor: Asst. Prof. Dr. Mahir GÖKDA? Co-Advisor: Prof. Dr. Nadir YAYLA In this thesis, the mode choices of the intercity freight transportation are modeled both the artificial neural network (ANNs), which are matematical tools originally inspired by the way human brain processes information and the integrated neuro- fuzzy systems (INFIS). Depending on the number of the factor which was taken into consideration for both exact factorial and partial factorial designs by using the Taguchi method, the values of the factors that affect the performance of the artificial neural network were determined. By using this method, which was alternative to the appropriate and classical experiment designs, the statistical data criteria to be used in the determination of these factors for their optimized values were discussed. For this purpose, the properties affecting the performance of the artificial neural network and their levels, which are based on the peak analytical function, were determined by performing computational experiments in terms of the experimental program of the Taguchi method. After t raining t he network, t he v alues o f t he s tatistical d ata c riteria w ere d etermined a nd the optimum parameter levels were obtained in terms of the performance statistics. Without over fitting and by taken into consideration of the other properties of the network, the modeling of the choice selection, such that the chosen parameter levels optimized, of the inter-state fright transportation with the ANNs were provided. The values of the best factors and the results obtained from the models of choice selection in the intercity fright transportation that were determined with the Taguchi method and provided with using the ANNs and INFIS were compared with the results of the classical models. The ANNs and INFIS models are more successful in the representation of the non-linear behavior o f t he t ype c hoice o f the inter-state freight t ransportation c ompared t o t he c lassical models. 2003, 362 pages
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağı ve bulanık mantık hibrid yapı ve algoritmalarının geliştirilmesi
Development of artificial neural network-fuzzy logic hybrid structures and algorithms
CANAN ŞENOL
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Bulanık sinir ağ sisteminin ayarlanabilir parametrelerinin analizi ve uygulamaları
Analysis of neuro-fuzzy system's tunable parameters and applications
RAHİME CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YÜKSEL ÖZBAY
- A deep learning architecture for missing metabolite concentration prediction
Eksik metabolit miktarı tahmini için bir derin öğrenme mimarisi
SADİ ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇAKMAK
- Yapay sinir ağları ve K-MEANS kullanarak sınır değerlerine göre yazılım efor tahmini
Software effort estimation with boundaries using artificial neural networks and K-MEANS
ÖMER FARUK SARAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU
- Havalı yağlama sisteminin yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile kontrol tasarımı
Design of air oiled system via using artificial neural networks and fuzzy logic applications
HACI ŞABAN CELAYİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER