Geri Dön

Eğri uydurma problemlerine melez algoritma yaklaşımı

A hybrid algorithm approach to curve fitting problems

  1. Tez No: 353439
  2. Yazar: YUSUF KARADEDE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Eğri Uydurma, En Küçük Kareler, En Küçük Medyan Kareler, Gerçek Değerli Genetik Algoritma, Tavlama Benzetimi, Curve Fitting, Least Squares, Least Median Squares, Real Valued Genetic Algorithm, Simulated Annealing
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Bu tez çalışmasında en küçük medyan kareler metodu (EKMK) ile en küçük kareler (EKK) metodunun eğri uydurma gücü ile gerçek değerli genetik algoritma (GDGA) ve bir melez algoritmanın (GDGA_TB) araştırma gücü birleştirilerek elde edilen modelin doğrusal ve doğrusal olmayan iki denklem üzerinde sonuçları incelenmiştir. Modelin arka yüzünde bredeer genetik algoritma (BGA) ve tavlama benzetimi (TB) çalışmaktadır. ilk örnek verileri direk olarak Karr vd. (1991)'in çalışmasından alınarak EKK ve EKMK tabanlı çalışan GDGA ve GDGA_TB melez algoritma doğrusal bir denkleme uygulanmıştır. İkinci örnek ise oldukça hata oranı içeren rastgele üretilen red noise veri kümesi ile doğrusal olmayan test problemi üzerine uygulanmıştır. İlk test problemi için EKMK tabanlı GDGA ve GDGA_TB algoritmalarının sonuçlarının EKK'ler metodundan elde edilen sonuçlardan çok daha iyi olduğu saptanmıştır. Benzer şekilde ikinci test problemi için modelin arka yüzünde rastgele üretilen hata oranı yüksek verilerden dolayı EKK ve EKMK tabanlı melez algoritmanın performansında değişkenlik arz ettiği tespit edilmiştir. Özellikle EKMK metodunun veri kümesinin %50'den fazla sapan değer içerdiği durumlarda en küçük kareler yöntemine göre daha iyi sonuç vermediği tablolar halinde gösterilmiştir. Çünkü modelde % 50'den fazla sapan değer içeren rastgele veriler üretilmiştir. Bunun da modelin hem EKK hem de EKMK açısından performansını etkilediği tespit edilmiştir. Küreselleşen dünyanın problemlerine bakıldığında, eldeki işletme verileri ne kadar hata oranı içerirse içersin küçük hata oranı ile hızlı cevap veren algoritmayı içerisinde barındıran model(ler)e ihtiyaç olduğudur. Melez algoritma (GDGA_TB) bu özelliği içerisinde barındıran bir modeldir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the least median squares method (LMS) and least squares (LS) of the method of curve fitting with the power of real-valued genetic algorithm (GDG) and hybrid algorithm (GDGA_TB) are studied for linear and non-linear models of two equations and results are listed in the form of tables and graphs. In the background of the model, a bredeer genetic algorithm (BGA) and a simulated annealing (TB) are working. The first sample data are taken from Karr et al. (1991) and are applied to a linear equation based on the GDGA and GDGA_TB hybrid algorithm using LS and LMS. The second example is applied to randomly generated data set that includes non-linearity with quite red noise. It is observed that GDGA_TB and GDGA algorithms based on LMS gave much betters than the results obtained from LS method for the first test problem. Similarly, the performance of the LMS and LS based hybrid algorithm for the second test problem has been identified highly variable due to randomly generated data with a high error rate. In particular, it is shown that the method of LS gives better results for the data set contains more than 50% outliers than the method of LMS with tables. Because, the data which contain more than 50% outliers are generated randomly. This influences the performance of the model in terms of both LMS and LS. It is necessary to have models which will react very fast and with a small error rate to the real life problems of the globalized world of business. The hybrid algorithm (GDGA_TB) is a model that has this feature.

Benzer Tezler

  1. Applied genetic algorithms approach to curve fitting problems

    Eğri uydurma problemlerine uygulamalı genetik algoritma yaklaşımı

    SİNEM ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. NİZAMETTİN AYDIN

  2. Ölçme ve enstrümantasyon dersi laboratuvarının labview programı kullanılarak sanal ortamda gerçekleştirilmesi

    Realizing the laboratory of measuremant and instrumantation course in virtual environment using labview software

    MUSTAFA CEM KASAPBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZGİN ALSAN

  3. Elektrik ark fırınlarının elektrik şebekesine etkilerinin deneysel incelenmesi ve bilgisayar destekli modellenmesi

    Experimental study of effects of electrical arc furnace on electric network and computer aided modeling

    MUSTAFA ŞEKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF MEMMEDOV

  4. The wavelet-based approach for k-factor filtering method on the evaluation of high voltage impulse signals

    Yüksek gerilim darbe işaretlerinin incelenmesinde kullanılan k-faktör filtreleme yöntemine dalgacık tabanlı yaklaşım

    KAHRAMAN YUMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞÜKRAN EMEL ÖNAL

  5. Solving image procesing problems by using nonstandart regularization

    Standart olmayan düzgünleştirme kullanarak görüntü işleme problemlerinin çözümü

    TOLGA ACAR