Dar su yollarında el kumandası ile seyir yapan gemilerin konumunun yapay sinirsel ağlar kullanılarak öngörülmesi
Prediction of manually controlled vessels? position navigating in narrow waterways using artificial neural networks
- Tez No: 222023
- Danışmanlar: DOÇ.DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Denizcilik, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Marine, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinirsel Aglar, Elle Kontrol, Navigasyon, Artificial Neural Networks, Manual Control, Navigation
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Çalısmada, İstanbul Bogazı model alınarak, Gemi Trafik Hizmetleri (GTH) merkezinde erken uyarı sistemi ve geçis yapan gemilerde seyir yardımcısı olarak görev yapacak bir yöntem gelistirilmistir. Bogaz kazalarının, gemilerin trafik ayrım sınırlarını ihlal etmeleri nedeniyle meydana geldigi bilindiginden, ihlalin önceden tespiti ile tehlike riskini azaltmak ve olası kazaları engellemek hedeflenmistir. GTH merkezi imkanlarıyla elde edilen, el kumandası ile bogaz geçisi yaptırılan gemilerin tüm çevre sartlarına baglı olan hareketine ait verileri kullanılarak yapay sinirsel aglar egitilmis ve egitilmis yapay sinir agları (EYSA) ile İstanbul Bogazının cografi özellikleri göz önüne alınarak kabul edilmis süre olan 3 dakika sonraki yerleri öngörülmüstür. Özellikle dönüs bölgelerinde herhangi bir nedenle olusacak ihlalin önceden belirlenmesi ile olası kazaların önlenmesinin mümkün olacagı tespit edilmistir.
Özet (Çeviri)
In this study, a guidance and a early warning methods are developed for navigation in narrow waterways. The method could be utilized for early warning system by Vessel Traffic Services (VTS) operators and guidance system by vessel crew. The Istanbul Strait is specifically studied as a model. The basis of this study is to predict three minutes ahead coordinates of a manually controlled vessels using Artificial Neural Networks (ANN). Artificial Neural Networks have been trained by using position and speed data collected from vessels which navigated manually in the strait and they included effects of environmental conditions and geographical characteristics of the strait. Three-minute-ahead-position of vessels have been predicted by using the trained ANN (TANN). Some experiments have been realized in Istanbul VTS centre and it has been observed that the method satisfied the goal in especially turning points of the strait. VTS operators have to notice a risk on time which may result with a disaster because of negligence of the vessel crew.
Benzer Tezler
- Konya'da bulunan Anadolu Selçuklu sanatlarında kullanılan Rumi motifler
The Rumi motifs used arts of Anatolian Seljuk in Konya
ALİ FUAT BAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
El SanatlarıSelçuk Üniversitesiİslam Tarihi ve Sanatları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET SAİM ARITAN
- Silifke Kalesi'nin kazılar sonucu ortaya çıkan yerleşim dokusu
The layout configuration that comesout at Seleucia Castle after excavations
RAZAN AYKAÇ
- Gelişmekte olan ülkelerin dış borç sorunu ve Türkiye'nin dış borçları
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KARAGÖZ
- Türkiye iktisat politikalarının belirlenmesinde iktisadi kurum-kural ve kuruluşların rolleri
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM GÜRAN YUMUŞAK
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM