Veri madenciliği ile meteorolojik parametrelerin analizi ve ziraî meteoroloji haritasının çıkarılması
Analsis of meteorological parameters and preparation of agricultural meteorology maps by using data mining
- Tez No: 212143
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciligi, Karar Agaçları, Hiyerarsik Yöntem, Apriori Algoritması
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Veri madenciligi, büyük veri kaynaklarından önceden bilinmeyen gizli, önemli ve yararlı bilgileri çıkartmaktır. Bu çalısmada, Malatya'nın ziraî meteoroloji haritasının çıkartılması suretiyle tarımsal ürünlerin desen kesfinin yapılması amaçlanmıstır. Ayrıca üreticinin yapacagı yatırımı önceden planlayabilmesi ve bu sekilde yanlıs yatırımlardan dogacak maddi kayıpları en aza indirmesi ve yapılacak büyük projelerde ülke ekonomisine katkıda bulunulması hedeflenmistir. Veri madenciligi teknikleri kullanılarak, büyük miktarda verinin saklandıgı meteoroloji ve tarımsal veri kaynakları veri madenciligi modellerinden kümeleme, sınıflandırma ve iliskilendirme modelleriyle islenip yorumlanması saglanmıstır. Bunun sonucunda Malatya'nın ziraî meteoroloji haritası çıkartılması ve tarımsal ürünlerin desenlerinin kesfinin bulunması saglanmıstır. Kümeleme modeli ile ürünlerin yapısal özelliklerine göre hangi kümeye ait oldugu, sınıflandırma modeli ile ürünlerin verim analizlerine göre önceden belirlenmis sınıflardan hangisi ile temsil edilecegi, iliskilendirme modeli ile de ürünler arasındaki gizli iliskilerin (desenlerin) ortaya çıkarılması saglanmıstır. Uygulama olarak , Malatya'nın ziraî meteoroloji haritası çıkartılmıstır. Ayrıca girilen bir ürünün hangi kümeyi ait oldugu, bu küme içerisinde hangi sınıfla temsil edilecegi ve bu ürünün varlıgıyla diger yetisecek ürünlerin varlıklarının tahmin edilmesi saglanmıstır.
Özet (Çeviri)
Data mining is to infer important and useful data which are unknown before from great data sources. In this study, the aim is to discover the pattern of agricultural products by means of drawing agricultural meteorology map of Malatya. Besides, it is intended that producers can plan for their investments in advance, thus, minimize the financial loss to be caused by misstep, and finally contribute to the economy with great projections. Using data mining techniques, meteorological and agricultural data sources in which a great deal of data have been stored can be processed and interpreted with Classification, Relating and Grouping, all of which are data mining models . In the end, agricultural meteorology map of Malatya has been drawn and pattern of agricultural products has been discovered. Grouping model reveals which group products belong to according to their features. Classification model reveals with which predefined classes products will be presented according to productivity analysis. Relating model reveals hidden relationships among products. In practice, agricultural meteorology map of Malatya has been drawn. It is achieved which group the product that is entered belong to and with which class the product that is entered will be presented. The other products which will grow dependently upon the product that is entered are estimated. Keywords : Data Mining, Decision trees, Hierarchy Method, Apriori Algorithm
Benzer Tezler
- Veri madenciliği tekniğinin havacılık meteorolojisinde kullanımı
A study of data mining on aeronautical meteorology
EDA ÇINAROĞLU
- 2005-2008 yılları arasında Çanakkale Boğazı'nın meteorolojik iklim koşullarının bölgedeki deniz canlılarına etkisi
Meteorological climate conditions of Dardanelles and it's effects on marine organisms in the region between 2005?2008 years
MEMİŞ SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Su ÜrünleriÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALPARSLAN
- Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters
Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme
BEHNAZ ALAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Türkiye'deki illerin havadaki partiküler madde ve kükürt dioksit değerlerine göre kümeleme analizi ile sınıflandırılması
Classification of provinces in turkey according to the air conditional particulate and sulfur dioxide values by clustering analysis
TAMER SARI
- Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi
Detection of water quality parameters from remote sensing data
ERSAN BATUR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV