Geri Dön

Data mining for simulation ınput modeling

Benzetim girdi analizi için veri madenciliği.

  1. Tez No: 365487
  2. Yazar: İSMET KARACAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA MURAT GÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Benzetim, matematiksel olarak modellenmesi çok karmaşık olan sistemlerin kopyalanması ve tekrarlanması için uygun ve kuvvetli bir araçtır. Benzetimin geçerliliği, güvenirliliği ve hassasiyeti birçok etkene bağlıdır. Gerçek hayattan veri toplama ve bu verinin benzetim girdisi olarak modellenmesi bu etkenler arasında önemli bir ağırlığa sahiptir. Doğru benzetim girdisine sahip olmak, geçerli bir benzetim çıktısı elde edebilmek için hayati öneme sahiptir. Günümüzün büyüyen ve gelişen teknolojisinde, analizciler zamanlarının çoğunu otomatik olarak toplanmış bilgi kütleleriyle harcamakta ve bu bilgileri modelleme yapabilmek için temizlemekle uğraşmaktadır. Bu bilgilerin ön-işlemesi zaman kaybına sebep olmaktadır. Bu tezin amacı, benzetim girdi modellemesini kolaylaştıracak yöntemler geliştirmektir. Amacımıza ulaşmak için, veri madenciliği metotlarını inceledik ve c# tabanlı bir araç (raw mıner) hazırladık. Raw mıner, bilgiyi ön-işleme tabi tutmakta, kümeleme analizleri icra etmekte ve bilginin modellenmesi için sonuçları sergilemektedir. Birçok disiplinde olduğu gibi, kümeleme analizinin girdi modellenmesinin kolaylaştırılmasında kullanılabileceği görüşünü önermekteyiz. Bu görüşü desteklemek ve kümeleme algoritmasının etkinliğini sergilemek üzere teze deneysel bir çalışma dahil ettik.

Özet (Çeviri)

Simulation is a comfortable and strong way to replicate systems which are very complex to model algebraically. simulation validity, reliability and sensitivity depend on many factors. collecting and preprocessing real-life raw data for simulation has a strong weight among these factors. having“correct”input data is a vital key for robust and valid simulation outputs. huge raw data are created and wait for systematic“exploration”with support of automated services including intelligent self-operating systems. knowing the complexity of most simulation raw data; we have developed a vision to analyze the raw data by means of clustering, to discover any positive effect of clustering to mass data. we preferred emergency room data as mass data specifically to support healthcare analysis. we have implemented a tool called“raw miner”which helps to ease the process of input modeling for simulation in c# language. our tool preprocesses data for further analysis, uses some selected clustering techniques for dividing data into meaningful partitions and represents data with histogram and scatter plots for further attribute analysis. we have created reports about our observations, which we procured by this tool.

Benzer Tezler

  1. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  2. A prediction method on the post-failure properties of rock and its application to tunnels

    Kayanın yenilme sonrası özellikleri üzerine bir kestirme yöntemi ve tünellerde uygulaması

    İBRAHİM FERİD ÖGE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. CELAL KARPUZ

  3. Türkiye linyit kömürleri için yer altında kömür gazlaştırmasının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi

    Experimental and numerical investigation of underground coal gasification for Turkish lignite

    OĞUZ BÜYÜKŞİRİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT GÜR

  4. Hava kirliliği bilincinin veri madenciliğine dayalı olarak değerlendirilmesi: Sinop ili örneği

    The evaluation of air pollution awareness based on data mining: The case of Sinop

    MEVLÜT KILINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre MühendisliğiSinop Üniversitesi

    Disiplinlerarası Çevre Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELAHATTİN BARDAK

    DOÇ. DR. TİMUÇİN BARDAK

  5. Lastik tekerlekli toplu taşıma sistemi durak etki alanının akıllı ulaşım sistemi verileri ile belirlenmesine yönelik bir model geliştirilmesi

    Developing a model to determine rubber-tyred transit system bus stop influence zone with intelligent transportation system data

    ABDULLAH MALTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT ÖZEN