Eğri uydurma problemlerine melez algoritma yaklaşımı
A hybrid algorithm approach to curve fitting problems
- Tez No: 353439
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- 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
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Applied genetic algorithms approach to curve fitting problems
Eğri uydurma problemlerine uygulamalı genetik algoritma yaklaşımı
SİNEM ŞENTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. NİZAMETTİN AYDIN
- 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
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZGİN ALSAN
- 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
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF MEMMEDOV
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRAN EMEL ÖNAL
- Solving image procesing problems by using nonstandart regularization
Standart olmayan düzgünleştirme kullanarak görüntü işleme problemlerinin çözümü
TOLGA ACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN