Meteorolojik verilerin akıllı yöntemlerle sınıflandırılması
The classification of the meteorological data using the intelligent methods
- Tez No: 169346
- Danışmanlar: PROF.DR. ASAF VAROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Sınıflandırma, Hava tahmini, Yapay sinir ağı, Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım. VII, Data mining, Classification, Weather forecast, Neural network, Adaptive network based fuzzy inference system. VIE
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi METEOROLOJİK VERİLERİN AKILLI YÖNTEMLERLE SINIFLANDIRILMASI Ömer Osman DURSUN Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı 2005, Sayfa: 71 Bu tez çalışmasında, veri madenciliği konusunda yapılan araştırmalar ve yöntemler incelenmiştir. Elazığ iline ait, tek başına bir anlam ifade etmeyen sıcaklık, çiğ noktası, nem, basınç verileri yapay sinir ağı ve uyarlamak ağ tabanlı bulanık çıkarım tarzı smıflandıncılardan geçirilerek hava tahmininin yapılması sağlanmıştır. Bunun yanı sıra yapay sinir ağı ve uyarlamak ağ tabanlı bulanık çıkarım sımflandıncılannm performansları karşılaştırılmış, hangi smıflandıncınm daha iyi sonuç verdiği saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis THE CLASSIFICATION OF THE METEOROLOGICAL DATA USING THE INTELLIGENT METHODS Ömer Osman DURSUN Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics and Computer Education 2005, Page: 71 hi this thesis, we examine the methods and researches about the data mining. The weather forecast of Elazig is done using Elazig's temperature, dew point, humidity, air pressure data that are stand alone meaningless by neural network and adaptive network based fuzzy inference system classifiers. Moreover neural network and adaptive network based fuzzy inference system classifiers performance are compared. Which classifiers are gives a better result is determined by us.
Benzer Tezler
- Kuraklık, gıda ve su güvenliği için uydu verilerini kullanan akıllı tarım veri analizi yaklaşımı
Smart agriculture data analysis approach for drought, food and water security using satellite data
SERHAT ATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Halk SağlığıFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Mezo ölçek model rüzgar şiddeti öngörü sonuçlarının yapay sinir ağları ve k en yakın komşu algoritması ile iyileştirilmesi
Artificial neural networks and k nearest neighborhood algorithm approach to improving wind speed prediction of the mesoscale forecast model results
DUYGU AKYIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
- Wind-optimized route planning with deep reinforcement learning
Derin pekiştirmeli öğrenme ile rüzgar optimizasyonlu rota planlaması
MELİH SAFA CENGİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ BAŞPINAR
- Dalgacık dönüşümü kullanılarak zirai-meteorolojik verilerin hata teşhis ve tamiri
Fault diagnosis and repair of agricultural meteorological data using wavelet transform
NİGAR TUĞBAGÜL ALTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. B. BERK ÜSTÜNDAĞ
- Resilient and sustainable smart cities: Cybersecurity, disaster management, and data-driven urban solutions
Dayanıklı ve sürdürülebilir akıllı şehirler: Siber güvenlik, afet yönetimi ve veri odaklı kent çözümleri
KIYMET KAYA
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖGÜDÜCÜ