Pattern extraction by using both spatial and temporal features on Turkish meteorological data
Türkiye meteoroloji verisinin uzaysal ve zamansal özelliklerini kullanarak kurallar bulunması
- Tez No: 285662
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI, YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgi yığınlarının boyutunun artmasıyla veri madenciliği önemli bir araştırma konusu haline geldi ve hem endüstride hem de akademik dünyada büyük ilgi gördü. Aynı zamanda uzaysal ve zamansal verinin önemi anlaşıldı. Uzaysal ve zamansal veri madenciliği, büyük miktarda uzaysal ve zamansal veri içeren bilgi yığınlarından önemli bilgi veya desen çıkarılması olup, çok çeşitli uygulamalarda uzaysal ve zamansal veri toplandığından gittikçe ilgi çeken bir konu haline geldi. Uzaysal ve zamansal veri madenciliği gelişmekte olan bir araştırma konusu olduğundan, başarılı bir analiz için yeni algoritmalara ve hesaplama yöntemlerine ihtiyaç vardır. Bu tezde, yeni bir yaklaşım geliştirilerek, bu yaklaşım Türkiye'deki farklı hava istasyonlarından alınmış meteoroloji verisi üzerinde uygulandı. Ayrıca, bu veri kullanılarak çıkarılmış desenler analiz edilerek yorumlandı. Çıkarılan desenler uzerinde uygulanan ikinci seviye veri madenciliği tekniği bu tezin ortaya koyduğu en önemli yenilik oldu. Benzer bir teknikle, çıkarılan desenler farklı zamansal dönemler için incelenerek, zaman değişiminin desenler üzerindeki etkisi analiz edildi.
Özet (Çeviri)
With the growth in the size of datasets, data mining has been an important research topic and is receiving substantial interest from both academia and industry for many years. At the same time, a greater recognition of the value of temporal and spatial data has been evident. Spatio-temporal data mining, mining knowledge from large amounts of spatio-temporal data, is a highly demanding field because huge amounts of spatio-temporal data are collected in various applications. Spatio-temporal data mining is an emerging research area that is dedicated to the development of novel algorithms and computational techniques for a successful analysis of large spatio-temporal databases. In this thesis, a spatio-temporal mining technique is proposed and applied on Turkish meteorological data which has been collected from various weather stations in Turkey. This study also includes an analysis and interpretation of spatio-temporal rules generated for Turkish Meteorological data set. Second level mining technique which is used to define general trends of the patterns according to the spatial changes is the most important contribution of this thesis. Genarated patterns are investigated under different temporal sets in order to monitor the changes of the events with respect to temporal changes.
Benzer Tezler
- Design of a steady-state visual evoked potential based brain-computer interface under covert attention
Örtük dikkat altında karalı hal görsel uyarılmış potansiyel tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü tasarımı
BAŞAK ATABAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Biyoteknolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER İŞCAN
- İnsan etkileşimlerinin dizilimlerin histogramları ile tanınması
Recognition of human interactions using histogram of sequences
AYTAÇ ÇAVENT
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ
- Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion
Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları
AJLA KULAGLIC
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- EEG verileriyle zihinsel kapasitenin açıklanabilir makine öğrenmesi tabanlı modellenmesi
Explainable machine learning-based modeling of mental performance using EEG data
UĞUR İNCE
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER TUNCER
- Integrating multi-input data in CNN-LSTM models for AI-based cooking termination in smart ovens
Akıllı fırınlarda yapay zeka tabanlı pişirme sonlandırma için CNN-LSTM modellerine çok girdili verilerin entegre edilmesi
EBRAR ÖMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK