Metamodeling complex systems using linear and nonlinear regression methods
Komplex sistemlerin doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon yöntemleriyle metamodellenmesi
- Tez No: 201822
- Danışmanlar: DR. İNCİ BATMAZ, BAYINDIR KURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Metamodelleme, deney tasarımları, YYM, YSA, ÇDURE, EKK Yöntemi, EKMS, M?Regresyon, Metamodeling, experimental designs, RSM, ANN, MARS, LAD, MRegression
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 205
Özet
Metamodelleme, karmaşık sistemlerin tahmininde kullanılan yaygın bir yöntemdir. Bu modeller kullandıkları regresyon yöntemlerine göre doğrusal ve doğrusal olmayan modeller olmak üzere ikiye gruplandırılabilir. Yanıt Yüzeyi Metodolojisi (YYM) doğrusal metamodelleme tekniğine bir örnektir. Bu metamodellerdeki parametre tahminleri genelde En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle yapılmaktadır. Bu çalışmada veri kümelerinde aykırı gözlemlerin varolması nedeniyle EKK yöntemine seçenek olarak sağlam regresyon yaklaşımı da uygulanmıştır. Bunlar En Küçük Mutlak Sapmalar (EKMS) ve M?regresyon yöntemleridir. Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri en iyi bilinen doğrusal olmayan metamodellerdir. Çalışmamızda doğrusal olmayan bu iki yöntem de uygulanmış ve başarımları doğrusal metamodellerin başarımları ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Metamodeling is a very popular approach for the approximation of complex systems. Metamodeling techniques can be categorized according to the type of regression method employed as linear and nonlinear models. The Response Surface Methodology (RSM) is an example of linear regression. In classical RSM metamodels, parameters are estimated using the Least Squares (LS) Method. Robust regression techniques, such as Least Absolute Deviation (LAD) and Mregression, are also considered in this study due to the outliers existing in data sets. Artificial Neural Networks (ANN) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) are examples for non?linear regression technique. In this thesis these two nonlinear metamodeling techniques are constructed and their performances are compared with the performances of linear models.
Benzer Tezler
- Anlamsal web yetenekli çok-etmenli sistemler için alana özgü bir modelleme dili
A domaın-specıfıc modelıng language for semantıc web enabled multı-agent systems
Moharram Challenger
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Metamodeling approach by using multiple regression integrated K-means clustering algorithm for simulation optimization
K-means kümeleme algoritması kullanılarak benzetimle eniyileme için metamodel oluşturma yaklaşımı
EMRE İRFANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDeniz Harp Okulu KomutanlığıYRD. DOÇ. İLKER AKGÜN
- Bilimsel verilerin işlenmesine yönelik alana özgü programlama dili
A domain specific programming language for scientific data processing
ERHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. NATALİ SHVETS DİMOĞLU
- Analysing the efficacy of feature elimination and adaptive sampling in meta-model based exploration of agent-based simulation models
Etmen-tabanlı benzetim modellerinin meta-modelleme yoluyla incelenmesinde değişkenseçimi ve uyarlanabilir örnekleme yöntemlerinin fayda analizi
ECEMNAZ YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNENÇ YÜCEL
- Kriging interpolasyonu kullanan vekil modeller ile gemi kıç formunun viskoz direnç yönünden optimizasyonu
Aft form optimization of ships for minimum viscous resistance by using kriging metamodeling technique
HAYRİYE PEHLİVAN SOLAK
Doktora
Türkçe
2020
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER GÖREN