Data mining for simulation ınput modeling
Benzetim girdi analizi için veri madenciliği.
- Tez No: 365487
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA MURAT GÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- 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
2013
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. CELAL KARPUZ
- 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
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT GÜR
- 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
2022
Çevre MühendisliğiSinop ÜniversitesiDisiplinlerarası Çevre Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAHATTİN BARDAK
DOÇ. DR. TİMUÇİN BARDAK
- 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
2024
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT ÖZEN