Geri Dön

Yapay zeka algoritmaları kullanılarak sistem modelleme

System modelling by using artificial intelligence algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 246136
  2. Yazar: SAADET BAĞIŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Sistemlerin analiz ve tasarımlarının doğru biçimde yapılmasında sistem modelleme önemli bir yere sahiptir. İyi bir model kullanılarak sistemle ilgili hızlı ve doğru tahminler yapılabilir. Bu tahminler yardımıyla sistemlerin kontrol edilmesi ve geliştirilmesi de mümkün olur. Modellemenin temeli sisteme ait çeşitli verilerden yararlanılarak uygun bir sistem tanımlamasının ortaya konulmasına dayanır. Bu işlem sırasında model parametrelerinin en az hata ile belirlenmesi gerekir.Bu tez çalışmasında, doğrusal olmayan sistemlerin modellenmesi için yapay zeka algoritmaları kullanılmıştır. Bu amaçla, doğrusal ve doğrusal olmayan özelliğe sahip çeşitli parametrik modeller önerilmiştir. Bu modellere ait parametrelerin belirlenmesinde genetik algoritma (GA), parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve farksal gelişim algoritması (FGA) kullanılmıştır. Elde edilen benzetim çalışmasına ait sonuçlar birbiriyle karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Yapılan çalışmada ayrıca örnek bir problem için bir bulanık model yapısı önerilmiş ve model parametreleri FGA ile elde edilmiştir.Birinci bölümde genel bir giriş yapılarak tez çalışmasının amacı verilmiştir. İkinci bölümde sistem modelleme kavramı açıklanmış ve çalışmanın literatürdeki yeri sunulmuştur. Çalışmada kullanılan yapay zeka algoritmaları üçüncü bölümde tanıtılmıştır. Benzetim çalışmasının sonuçları birbiriyle ve literatürle karşılaştırmalı olarak dördüncü bölümde verilmiştir. Beşinci bölümde tez çalışmasına ait sonuçlara ve değerlendirmelere yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

System modelling is an important subject for accurate analysis and design of the systems. Fast and correct estimations about the systems can be done by using a good model. Via these estimations, control and improvement of the systems is also possible. Fundamental of the system modelling is based on an appropriate system definition using the various data. In this proses, the model parameters must be determined as the minimum error.In this work, artificial intelligence algorithms were used for modelling of the nonlinear systems. For this aim, several linear and nonlinear parametric models were proposed. In order to determine the parameters of the models, genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and differential evolution algorithm (DEA) were used. The simulation results obtained by different optimization algorithms was comparatively presented. Furthermore, a fuzzy model structure was also proposed for an example system, and the parameters of the model were obtained by using the DEA.In the first section, we have given an introduction and the aim of the thesis. In the second section, we have explained the concept of the system modelling, and have presented the importance of this work on the literature. The artificial intelligence algorithms used in this work have introduced in the third section. The simulation results obtained by the algorithms have comparatively presented in the fourth section. In the fifth section, the results and comments about the study have given.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    666184

    Akıllı saldırı tespit sistemleri

    Smart intrusion detection systems

    HANİFİ TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN KARDAŞ

  2. Tez No

    246093

    Doğrusal olmayan sistemlerin bulanık mantığa dayalı olarak modellenmesi

    The modeling of nonlinear systems based on fuzzy logic

    ONURSAL ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ

  3. Tez No

    831102

    Fil sürü optimizasyon algoritması kullanarak anfis parametrelerinin öğrenilmesi

    Learning anfis parameters using elephant herding optimization algorithm

    ŞEYMA DURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE MERVE ACILAR

  4. Tez No

    731618

    Prediction of long-term streamflow by using adaptive neuro-fuzzy inference system ((ANFIS)

    Uyarlanabilir ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi ((ANFIS) kullanılarak uzun vadeli nehir akım tahmini

    FURKAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR

  5. Tez No

    910869

    Dental implant (Ti6Al4V) ve abutment montajlarında farklı sistem alternatifi olarak mekanik sıkıştırıcıların araştırılması ve sonlu elemanlar analizi

    Investigation and finite element analysis of mechanical compressors as different system alternatives in dental implant (Ti6Al4V) and abutment installations

    MEHMET ONUR YAĞIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiSakarya Üniversitesi

    İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞADUMAN ŞEN

Geri Dön