Veri madenciliği teknikleriyle tramvay arıza kayıtlarından kural çıkarımı
Rule extraction for tram faults via data mining
- Tez No: 300032
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. FEYZA GÜRBÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Ulaşım, Industrial and Industrial Engineering, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, raylı sistem, kural bulma, arıza tahmini, sınıflandırma, Data-mining, rail system tools, rule extraction, fault prediction, classification
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Son yıllarda dünyada raylı sistem taşımacılığında meydana gelen gelişmeyle birlikte bu sektör bilimsel araştırmacılar için cazip hale gelmeye başlamıştır. Yeni gelişmekte olan bir sektörde toplanan verinin, son yıllarda popüleritesini arttıran veri madenciliği teknikleriyle analiz edilmesinin önemi düşünülerek, Türkiye'deki bir tramvay işletmesinden yaklaşık 4 yıllık tramvay arıza kayıtları veri seti temin edilmiştir. Bu veri seti üzerinde veri madenciliği teknikleri uygulanarak, sefere engel arızaların meydana gelmesiyle ilgili kuralların çıkarılması amaçlanmıştır. Eldeki ham veri; veri temizleme, birleştirme ve dönüştürme işlemlerine tabi tutulmuş, kaba kümeler yaklaşımını kullanan Rosetta programı ile indirgenmiş ve indirgenmiş veriyi sınıflandırmak için Weka' nın karar ağaçları ve kural bulma algoritmaları kullanılmıştır. Sonuçta, anlamlı ve yararlı kurallar bulunmuş ve yorumlanmıştır
Özet (Çeviri)
In recent years, with the emergence of rail transportation in the world, scientific researchers have been attracted to this sector. In view of the significance of analyzing the data through data-mining technique, which has recently increased in popularity in anewly developing sector, the data set of an approximately 4-year record of tram faults from a railway transportation company in Turkey have been obtained. The aim of the study is the rule extraction from the occurrence of faults that cause delays in tram services. The raw data is cleaned, integrated, reduced and transformed to be useful for data-mining tools. For this purpose we used a raw set tool Rosetta as well as Weka for rule extraction. As a result we obtained meaningful and useful rules, and these rules were interpreted.
Benzer Tezler
- Kent planlamasinda veri kaynağı olarak kentsel büyük veri
Urban big data as a data source in urban planning
ŞEYMA EYİSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaYıldız Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERNA DİKÇINAR SEL
- Veri madenciliği teknikleriyle saldırı tespiti ve bir uygulama
Intrusion detection systems with data mining technics and an application
ELMAS YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURSAL ARICI
- Veri madenciliği teknikleriyle Türkçe web sayfalarının kategorize edilmesi
Categorizing the Turkish web pages by data mining techniques
SEÇİL ŞEKERCİ HÜSEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYLA GÜLCÜ
- Veri madenciliği teknikleriyle içerik tabanlı görüntü erişimi
Content based image retrieval with data mining techniques
NESA JAHANGIRI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. HACER KARACAN
- Veri madenciliği teknikleriyle kredi kartlarında müşteri kaybetme analizi
Credit card customer churn analysis with data mining techniques
TUĞBA TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SABİH ATADAN