A recommended nevral trip distribution model
Seyehat dağılımı için yeni bir sinir ağı modeli
- Tez No: 153323
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZDEMİR AKYILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Seyahat Dağılımı, Gravite Modeli, Geriye Yayılma Yapay Sinir Ağlan, Sinirsel Seyahat Dağılım Modeli, Modüler Sinir Ağı vı, Trip Distribution, Gravity Model, Back-Propagation Artificial Neural Networks, Neural Trip Distribution Model, Modular Neural Network IV
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 183
Özet
öz SEYAHAT DAĞILIMI İÇİN YENİ BİR SİNİR AĞI MODELİ TAPKIN, Serkan Doktora, İnşaat Mühendisliği Bölümü Tez yöneticisi: Prof.Dr. Özdemir Akyılmaz Ocak 2004, 167 sayfa Bu çalışmada, dört basamaklı ulaşım talep modellemesinin en önemli unsurlarından biri olan seyahat dağılım modeli için yeni bir yaklaşım modelinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çok sınırlı sayıda mevcut olan çalışmalardan yola çıkılarak, geriye yayılma yapay sinir ağlan kullanılarak seyahat dağılımlarını hesap etme problemi ele alınmış ve geriye yayılma yapay sinir ağlan ile elde edilen neticelerin yetersiz olduğu görülmüştür. Geriye yayılma yapay sinir ağlan kullanılarak yapılmış olan çalışmalarda, bahsedilen sinir ağı tipinin mimarisinden dolayı, ağırlıklandırılmış girdileri toplayan nöronlar, bu sonuçlan lineer olmayan bir eşik fonksiyondan geçirmekte ve bu işlem hem saklı katmanda ve hem de çıktı katmanında olmak üzere iki defa yapılmaktadır. Bu modellerde, çıktı katmanında bir kez daha eşik fonksiyonundan geçirilen ağırlıklandırılmış girdiler, hatafonksiyonu sonucu hesap edilen değerlere etkimekte ve bu değerler olduğundan farklı bir hale gelmektedir. Önerilen yeni sinirsel seyahat dağılımı modelinde bu sorun, girdi katmanı değerlerinin, gizli katmandan sonra, bu katmandan çıkan eşik fonksiyonundan geçen değerlerle bir kez daha çarptırılıp, bu yeni ağırlıklandırılmış değerlerin ise tekrar bir eşik fonksiyonundan geçirilmemesiyle çözümlenmiştir. Geliştirilen bu sinirsel seyahat dağılım modeli ile, bu yaklaşıma benzer modüler modelden, gravite modelinden ve geriye yayılma yapay sinir ağlarından çok daha iyi ve güvenilir seyahat dağılımı tahminleri yapılabildiği gözlemlenmektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A RECOMMENDED NEURAL TRIP DISTRIBUTON MODEL TAPKIN, Serkan Ph.D., Department of Civil Engineering Supervisor: Prof.Dr. Özdemir Akyılmaz January 2004, 167 pages In this dissertation, it is aimed to develop an approach for the trip distribution element which is one of the important phases of four-step travel demand modelling. The trip distribution problem using back-propagation artificial neural networks has been researched in a limited number of studies and, in a critically evaluated study it has been concluded that the artificial neural networks underperform when compared to the traditional models. The underperformance of back-propagation artificial neural networks appears to be due to the thresholding the linearly combined inputs from the input layer in the hidden layer as well as thresholding the linearly combined outputs from the hidden layer in the output layer. In the proposed neural trip distribution model, it is attempted not to threshold the linearly combined outputs from the hidden layer in the output layer. Thus, in this approach, linearly combined iiiinputs are activated in the hidden layer as in most neural networks and the neuron in the output layer is used as a summation unit in contrast to other neural networks. When this developed neural trip distribution model is compared with various approaches as modular, gravity and back-propagation neural models, it has been found that reliable trip distribution predictions are obtained.
Benzer Tezler
- Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu
Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning
BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU
- Yapay sinir ağları ve tarımda bir uygulama
Artificial neural networks and an application in agricultural
HANDE KÜÇÜKÖNDER
Doktora
Türkçe
2011
ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN EFE
- Akıllı tarım sistemlerine noktasal yağış tahmini entegrasyonu: Aydın örneği
Regional precipitation forecast integration in smart agricultural systems: The case of Aydın
SERKAN ANSAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAYRAM KÖSE
- Dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntülerinde bilgisayarlı meme kanseri sınıflandırması
Computerized breast cancer classification in dynamic contrast magnetic resonance images
AHMET HAŞİM YURTTAKAL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde derin öğrenme tabanlı çoklu organ segmentasyonu
Deep learning based multi organ segmentation in computed tomography images
BEYZA KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ