Geri Dön

Yapay sinir ağlarının mimari seçimi için tabu arama algoritması

Using tabu search algorithm in the selection of architecture for artificial neural networks

  1. Tez No: 244971
  2. Yazar: ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLSÜM HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Yapay sinir ağları yöntemiyle zaman serilerinde öngörü elde edilirken, en iyi yapay sinir ağı mimarisinin nasıl seçileceği önemli bir problemdir. Bu çalışmada, belirtilen problemi çözmek için tabu arama algoritmasına dayalı bir mimari seçim yöntemi geliştirilmiştir.Birinci bölümde, öngörü işleminin önemi vurgulanmış ve yapay sinir ağları yöntemi ile öngörü yapılırken karşılaşılan problem ortaya konmuştur. Tabu arama algoritması ve temel kavramları ikinci bölümde verilmiştir. Üçüncü bölümde, yapay sinir ağları yöntemi ve bu yöntemin zaman serilerinin çözümlenmesinde nasıl kullanıldığı açıklanmıştır. Dördüncü bölümde, mimari seçimi probleminin çözümü için geliştirilen tabu arama algoritmasına dayalı yaklaşım verilmiştir. Beşinci bölümde, yapılan uygulama anlatılmış ve son bölümde elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The determination of the best architecture is an important problem when time series are forecasted by artificial neural networks. In this study, an architecture selection method based on tabu search algorithm is proposed to solve this problem.In Section 1, the importance of forecasting procedure is emphasized and the problem of the artificial neural networks method in this procedure is revealed. Tabu search algorithm and its basic concepts are given in Section 2. In Section 3, artificial neural networks method and its usage for analyzing time series are presented. The proposed approach based on tabu search algorithm is introduced in Section 4. Implementation is given in Section 5 and the obtained results are discussed in the last section.

Benzer Tezler

  1. Telematik verilerine dayalı sürücü sınıflandırma ve uyarı sistemi

    Driver classification and alert system based on telematics data

    SİNAN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN SAVRAN

  2. En iyi yapay sinir ağı modelinin belirlenmesinde istatistiksel yöntemlerin kullanılması

    Determining the best artificial neural network model using statistical methods

    ADİL KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU

    PROF. DR. ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ

  3. Architectural form exploration by soft computing: The case of post-disaster shelter

    Esnek hesaplama aracılığıyla mimari biçim arayışları: Afet sonrası barınak örneği

    FÜSUN CEMRE KARAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

  4. Çok katmanlı yapay sinir ağları modelleri için genetik algoritmalar kullanarak özgün mimari tasarımı: Nöral lojik devreler

    A novel architecture design for multi-layer neural networks by using genetic algorithms: Neural logic circuits

    HAMİT TANER ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ

  5. Yapay sinir ağları ve tarımda bir uygulama

    Artificial neural networks and an application in agricultural

    HANDE KÜÇÜKÖNDER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN EFE