Regresyon analizinde 'soft computing' teknikleri
Soft computing technics in regression analysis
- Tez No: 182907
- Danışmanlar: PROF.DR. EFENDİ NASİBOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 173
Özet
Bu tezde Soft Computing Teknolojilerinden olan bulanık mantık,genetik algoritmalar, yapay sinir ağları ve yapay zeka teknikleri incelenerekliteratürdeki değişik bulanık en küçük kareler regresyon modellerinedeğinilmiş ve bu modellerin uygulanmasıyla karşılaşılabilecek sakıncalıdurumlar incelenmiştir.Switching regresyon incelenerek klasik regresyondan ne gibifarklılıklara sahip olduğuna değinilmiştir. Bulanık yapay sinir ağlarınınbulanık regresyonda kullanımı incelenerek, bir bulanık uyarlanabilir sinirağı algoritmasının (FAN), Borland C++ Builder 6.0 programlama dilindeprogramı yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, by investigating Fuzzy logic, genetic algorithms,neural networks and artificial intelligence in Soft Computing Tecnologies,different kinds of Fuzzy least sqares regression models have beenmentioned and some inconvenient situations possible to face in use of thesemodels have been evaulated.Switching Regression models have been investigated and theirdifferences from classical regression have been mentioned. By investigating,Fuzzy Neural Networks in Fuzzy Regression , the programme of a FuzzyAdaptive Networks algorithm (FAN) has been made with Borland C++builder 6.0 programme language.
Benzer Tezler
- Lasso tahminlerinin genetik algoritma yaklaşımı ile bulunması
Finding lasso esti̇mates via genetic algorithm approximation
MUSTAFA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU
- Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı
Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations
YAŞAR AĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- 23 Ekim 2011 ve 09 Kasım 2011 tarihli Van depremlerinin kuvvetli yer hareketlerinin, yeni nesil azalım ilişkileri ile karşılaştırılması
Comarison of strong ground motion from the Van, Turkey earthquakes of 23 October and 09 November 2011 with the next generation attenuation (NGA) ground motion models
LEİLA MOKHBERİOSKOUEİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYFER ERKEN
- Taneli ve toz halindeki gıdaların ısıl iletkenliklerinin prob yöntemleriyle ölçümü
Measuring thermal condictivities of granular and powdered foods by prob method
PERİHAN YOLCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM TAVMAN