Geri Dön

Bulanık kümeleme analizi ve bulanık modellemeye uygulamaları

Fuzzy clustering analysis and applications to fuzzy modeling

  1. Tez No: 180268
  2. Yazar: NEVİN GÜLER DİNCER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNOV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: kümeleme analizi, bulanık küme, üyelik fonksiyonu, doğrulukindeksi, bölümleme matrisi, regresyon model, bulanık kural, tahmin, Clustering analysis, fuzzy set, membership function, validity index, partition matrix, regression model, fuzzy rule, forecasting
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 175

Özet

Kümeleme analizi, veri setindeki veri noktaları arasındaki benzerlikleri veyabenzemezlikleri kullanarak, onları mümkün olduğunca küme içinde homojen vekümeler arasında ise heterojen gruplara ayırmayı sağlayan yöntemlerden biridir.Bilindiği üzere kümeleme yöntemleri hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümelemeyaklaşımları olarak ikiye ayrılır. Hiyerarşik kümeleme yaklaşımında, kümeleme verinoktalarının belirli bölümleme düzeylerinde birleştirmesi ve ayrıştırması şeklindeyapılır. Hiyerarşik olmayan kümeleme yaklaşımında ise, veri noktaları bellibölümleme kriterine göre önceden belli sayıda kümeye ayrılır.Bu tezde, hiyerarşik olmayan kümeleme yaklaşımına dayanan ve verisetindeki veri grupları arasında kesin ayrımının söz konusu olmadığı durumlardabaşarıyla uygulanan bulanık kümeleme algoritmaları incelenmiştir. Bulanıkkümeleme algoritmalarından; bulanık c-ortalamalar ve bulanık c-regresyonkümeleme algoritmalarının bulanık modellemeye uygulamaları ele alınmıştır. Bubağlamda, Mamdani, Takagi-Sugeno ve Sugeno-Yasukawa gibi çok iyi tanınanbulanık modellerin yapısı ve kurulmaları için gerekli aşamalar açıklanmıştır. Dahasonra Takagi-Sugeno modelinin yeni bir versiyonunun üzerinde durulmuş vemodelin tanımlanması için algoritma adımlarla verilmiştir. Ayrıca, tezde bulanıkçoklu regresyon modelinin (anahtarlamalı regresyon modeli) iyileştirilmesi konusuda ele alınmış ve bu amaçla yeni modelleme algoritması sunulmuştur.Son olarak, söz konusu iki bulanık modelin iyileştirilmiş versiyonuTürkiye'nin elektrik tüketiminin tahminine uygulanmıştır. Bu modellerle bulunantahmin sonuçları önceden kullanılan diğer tahmin metotlarının sonuçları ilekarşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçların önceki tahminlerden daha iyi olduğuanlaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Clustering Analysis is one of the methods which enable to separate datapoints of data set into groups which should be homogeneous within clusters andheterogeneous between them as possible through the use similarities ordissimilarities between data points. As known, clustering methods are conducted byhierarchical and non-hierarchical approaches. In the hierarchical approach, clusteringis done by merging and disjointing data points at certain levels of partition. In thenon-hierarchical clustering approach, however, data points are divided into thepredetermined number of clusters according to predefined partition criterion.In the present thesis, fuzzy clustering algorithms based on non-hierarchicalclustering approach were studied which are utilized successfully when there is nosharp separation between data groups. Applications of the fuzzy clusteringalgorithms such as fuzzy c-means and fuzzy c-regression to fuzzy modeling havebeen comprehensively considered. In this context, the structure and the necessarymodel building stages of widely known fuzzy models such as Mamdani, Takagi-Sugeno and Sugeno-Yasukawa were explained. Then, the development of newversion of Takagi-Sugeno model and algorithm for this model identification aregiven. Furthermore, in this thesis, the improvement of fuzzy multiple regressionmodel (switching regression model) is handled and for this aim, the new modelingalgorithm is presented.Finally, the improved version of the two considered fuzzy models have beenapplied to forecasting of electric energy for Turkey. The results obtained by thesemodels are compared with results got by methods applied previously. It is seen thatthe forecasting performance of the models are better than these early methods.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayar destekli mikrodalga filtre tasarımları için düzlemsel iletim hatlarının elektriksel parametrelerinin bulanık mantık yardımıyla hesaplanması

    Calculation of the electrical parameters of planar transmission lines for computer-aided microwave filter designs with the aid of fuzzy logic

    MEHMET URHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYHUN KARPUZ

  2. Kümeleme analizine bulanık yaklaşım algoritmaları ve uygulamaları

    Fuzzy approach algorithms to cluster analysis and its applications

    NECATİ ALP ERİLLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER

  3. Data driven optimization and applications in complex real-life problems

    Veri güdümlü optimizasyon ve kompleks gerçek hayat problemlerinde uygulamaları

    NURULLAH GÜLEÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

  4. Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks

    Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu

    ÖMER ZEKİ GÜRSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  5. Genelleştirilmiş Choquet integral tabanlı bulanık bilgi ölçüleri ve bazı uygulamaları

    Fuzzy information measures based on generalized Choquet integral and some applications

    MAHMUT CAN BOZYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikAnkara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÜNVER