En küçük kareler destek vektör makineleriyle serbest yüzeyli akımların havalandırma veriminin modellenmesi
Modelling aeration efficiency of free surface flows by using least square support vector machines
- Tez No: 237699
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET BAYLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Teknik Eğitim, İnşaat Mühendisliği, Technical Education, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Su kalitesini belirleyen en önemli parametre çözünmüş oksijen miktarıdır. Çözünmüş oksijen miktarı suda yaşayan canlı yaşamı için hayati öneme sahiptir. Su içerisinde çözünmüş oksijen konsantrasyonunu azaltıcı birçok doğal, biyolojik ve kimyasal olay meydana gelir. Bu biyolojik olay ve kimyasal reaksiyonlarda oksijen kullanılır. Bu nedenle sudaki çözünmüş oksijen miktarı azalır. Normal şartlar altında akarsularda birkaç kilometrede meydana gelebilecek oksijen transferi, hidrolik yapılarla hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir. Hidrolik yapılarla akım içerisine çok sayıda hava kabarcığı aktarılır. Bu hava kabarcıkları sayesinde oksijen transferi için yüzey alanı artar ve oksijen transferi kolaylıkla gerçekleşir.Son yıllarda, inşaat mühendisliğindeki bilgisayarlı hesaplamalarda yapay zeka uygulamaları ilk sırayı almıştır. Bu uygulamalar genellikle Uzman Sistemleri içermektedir. Bu çalışmada yapay zeka yaklaşımlarından biri olan, En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri incelenmiş ve üç uygulama sunulmuştur. Yapılan En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri uygulamaları ile ince kenarlı üçgen savaklarda hava giriş ve havalandırma verimi, basamaklı kaskatlarda akım durumu ve havalandırma verimi ve serbest yüzeyli kapaklı konduitlerde havalandırma verimi modellenmiştir. Ayrıca, serbest yüzeyli kapaklı konduitlerde havalandırma verimi, Yapay Sinir Ağları ve Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ile modellenip, elde edilen sonuçlar En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlarla, En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri hesaplamalarının inşaat mühendisliğinde karar verme ve tasarım için alternatif bir çözüm olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Most important water quality parameter is amount of dissolved oxygen. Amount of dissolved oxygen is vital importance for aquatic life. Concentration of dissolved oxygen is decreased with a lot of natural, biological and chemical events. In this biological events and chemical reactions oxygen is used. Therefore, amount of dissolved oxygen is decreased. The same quantity of oxygen transfer that normally would occur over several kilometers in rivers can occur quickly with hydraulic structures. A lot of air bubbles are entrained into the flow by means of hydraulic structures. This air bubbles greatly increases the surface area for oxygen transfer and so oxygen transfer occurs easily.Computation on civil engineering has concentrated primarily on artificial intelligence applications in the past few years. These applications generally involve Expert Systems. This work deals with a different artificial intelligence approach involving Least Square Support Vector Machines and three applications are presented. In these applications of Least Square Support Vector Machines, air entrainment and aeration efficiency in sharp-crested weirs, flow conditions and aeration efficiency in stepped cascades and aeration efficiency in free surface gated conduits are modeled. Moreover, aeration efficiency in free surface gated conduits are modeled with Artificial Neural Networks and Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System and compared with the results of Least Square Support Vector Machines. It has been shown that the Least Square Support Vector Machines computation is an alternative solution for decision and design in civil engineering.
Benzer Tezler
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Elektrik talebi ve elektrik piyasası fiyatlarının kısa dönemde tahmin edilmesi
Short-term forecasting of electric load and prices
ONUR YAZGAN
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Türkiye'deki enerji santrallerinde doğal gaz tüketiminin destek vektör regresyon ile tahmini
Estimation of natural gas consumption of power plants in Turkey via support vector regression
GİZEM MERAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikAfyon Kocatepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. SİNAN SARAÇLI
- En küçük kareler destek vektör mekanizmalarını kullanarak darbeler arası zaman ölçümü ile elde edilen kaotik zaman serilerinin tahmini
Prediction of chaotic time series obtained from inter spike intervals using least squares support vector machines
HALİL ALPASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERDAR İPLİKÇİ
- En küçük kareler destek vektör makineleri ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik tüketim tahmini ve modellemesi
Modeling and forecasting of Turkey's long term electricity consumption with least square support vector machines
FAZIL KAYTEZ
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU