Bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini
Parametres estimation based on fuzzt clustering
- Tez No: 343429
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bulanık C-Ortalamalar Algoritması (FCM), Gustafson-Kessel (G-K) Algoritması, Bulanık Regresyon Çözümlemesi, Fuzzy C-Means (FCM) Algorithm, Gustafson-Kessel (G-K) Algorithm, Fuzzy Regression Analysis
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Regresyon çözümlemesinde verilerin farklı dağılımlara sahip olması durumu tahmin sürecinde klasik çözümlemelerin dışına çıkılmasını gerektirir. Böyle durumlarda bulanık çözümleme yöntemleri alternatif yöntemler olarak kendini göstermektedir. Bulanık regresyon çözümlemesinin önemli adımlarından biri veri setini meydana getiren kümelerin belirlenmesi ve bu kümelerde yer alan verilerin tahmine katkılarının derecelerini belirleyecek üyelik derecelerinin elde edilmesidir. Bu çalışmada veri setlerinin üyelik derecelerinin belirlenmesi aşamasında Bulanık C-Ortalamalar (FCM) ve Gustafson-Kessel (G-K) kümeleme algoritmasından faydalanılmış, elde edilen üyelik derecelerine dayalı parametre tahmini için bir algoritma önerilmiş ve algoritmadan elde edilen tahminler literatürde yer alan mevcut yöntemlerden elde edilen tahminler ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In regression analysis, the data has a different distribution requires to go beyond the classical resolutions during the estimation process. In such cases, fuzzy analysis methods are known as alternative methods. One of the important steps of the fuzzy regression analysis is determination of clusters which form the data set and obtaining membership degree which determine degree of contribution of the data in these clusters to estimation. In this study, at the stage of determination of membership degree of data sets, Fuzzy C-means and Gustafson-Kessel clustering algorithm were utilized. It is proposed an algorithm for fuzzy regression analysis depending membership degree to be obtained. The estimates obtained from this algorithm are compared with estimates obtained from existing methods.
Benzer Tezler
- Tip-2 bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini
Parameter estimation based on type-2 fuzzy clustering
SEDA SAĞIRKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
- Yeni bir yaklaşımla yük profillerinin oluşturulması ve dağıtım sistemlerinde teknik kayıpların tahmini
A novel approach for load profile formation and technical loss estimation of electrical disrtibution systems
GİZEM TULUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Bilgisayar destekli mikrodalga filtre tasarımları için düzlemsel iletim hatlarının elektriksel parametrelerinin bulanık mantık yardımıyla hesaplanması
Calculation of the electrical parameters of planar transmission lines for computer-aided microwave filter designs with the aid of fuzzy logic
MEHMET URHAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYHUN KARPUZ
- A novel offline algorithm configuration method
Yeni bir çevrim dışı algoritma yapılandırma yöntemi
YASEMİN ERYOLDAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN DURMUŞOĞLU
- Değiştirilmiş ateş böceği algoritması ve veri yoğunluğu kümelemesine uygulanması
Improved firefly algorithm and apply to clustering based on density
AREF YELGHI
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE