Liman kapasite artışlarının modellenmesi
Modelling of capacity increase of ports
- Tez No: 268875
- Danışmanlar: PROF. DR. CAN E. BALAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 176
Özet
Bu çalışmada, bir liman için büyük önem arz eden revizyon planlarına altlık oluşturan elleçleme kapasitesinin ileriye yönelik tahmini için yapay zeka tabanlı Liman Kapasite Tahmin Modeli (KAPTAM) geliştirilmiştir. KAPTAM, diğer kapasite tahmin modellerinden farklı olarak deterministik, stokastik ve yapay zeka tabanlı üç adet modülden oluşmaktadır. Yapay zeka (neurofuzzy) modülü, liman elleçleme kapasitesini literatürdeki yapay sinir ağı tabanlı modellere kıyasla yüksek bir doğruluk ile tahmin edebilen bu alandaki ilk uygulamadır. Bu modül, toplam elleçleme miktarı üzerinden tahmin yapan zaman gecikmeli bir modüldür.KAPTAM'da, hata oranları ve tahmin tutarlığı açısından en uygun modül işletilmektedir. Model, veri setinin yapısına bağlı olarak öncelikle neurofuzzy modülünü işletmekte, hata parametreleri sonuçlarına ve tahmin yeterliliğine bağlı olarak çözümü çoklu nonlineer regresyon ve zaman serisi modüllerine yönlendirmektedir. Model, örnek bir uygulama olarak seçilen T.C. Denizcilik Müsteşarlığı'ndan elde edilen Mersin Limanı yükleme ve boşaltma verilerine uygulanmıştır. Ayrıca çalışma kapsamında, Mersin Limanın kurulu kapasitesi belirlenerek modelden elde edilen tahmini elleçleme kapasitesine hangi yıl ulaşacağı belirlenmiştir. Liman elleçleme kapasitesinin arttırılması yönünde liman ekipmanlarının alımı ve liman fiziksel özelliklerinin iyileştirilmesi şeklinde revizyon senaryoları öngörülmüştür. Geliştirilen tahmin modeli Mersin Limanı'na başarıyla uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, an artificial intelligence based Port Capacity Prediction Model (CAPREM) was devoleped to predict handling capacity which forms the basis of revision plans that have considerable importance for ports. Time delayed multiple nonlinear regression, neurofuzzy and time series analysis sub-models were used to predict handling capacity of ports, error ratios and correlation values were computed to compare the results. This new model in port capacity planning was suggested to consider inherent uncertainties in the handling capacity by the application of deterministic, probabilistic and artificial intelligence sub-models. The artificial intellegence (neurofuzzy) sub-model is a time lagged total handling prediction model and it was the first model that gave a better prediction in port handling capacity as compared to neural network models in the literature.Loading and unloading data of Mersin Port obtained from Undersecreteriat of Maritime Affairs were used for the application of the model. The existing capacity of Mersin Port and the time required to reach handling capacity were predicted by the developed model. Revision scenarios to increase the handling capacity of the port, such as purchasing various port equipment and improvement of port configuration were suggested. The newly developed model was successfully applied to Mersin Port.
Benzer Tezler
- Gemi yatırımının finansal açıdan incelenmesi ve matematiksel modellenmesi
Financial analysis and mathematical modelling of ship investment
ÖZGÜR UMUT ŞENTÜRK
- Production of functional food ingredient by enzyme and ultrasound assisted extraction from lemon waste
Limon atıklarından enzim ve ultrason destekli ekstraksiyon ile fonksiyonel gıda bileşeni üretimi
NİHAL DURMUŞ
Doktora
İngilizce
2024
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL KILIÇ AKYILMAZ
- Liman kapasite ve depolama alanlarının optimizasyonu
Optimization of port capacity and storage areas
EMİNE BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT GÖKKUŞ
- Port parameters and optimizing: Case studies
Liman parametreleri ve optimizasyonu: Çalışmaları
CANAN YENEL (KABAKÇI)
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMT CEVDET YALÇINER
- Deniz taşımacılığının ülke bölge kalkınmasındaki rolü
The role of the shipping transportation in country and region's development
MEHMAN HÜSEYNZADE
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Şehircilik ve Bölge PlanlamaYıldız Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BETÜL ŞENGEZER