Dalga parametrelerinin yapay zeka teknikleri ile tahmini
Forecasting wave parameters with artificial intelligence techniques
- Tez No: 438043
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RIFAT TÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Dalga yüksekliği parametrelerinin (H1/3, H1/10 vb.) doğru ve tutarlı olarak tahmin edilmesi kıyı yapıları tasarımında önem arz etmektedir. Yapının önem derecesi tasarımda kullanılacak olan dalga yüksekliği parametresini etkilemektedir. Bu çalışmada, Filyos Deniz Yöresi'nde ölçülmüş olan H1/3, H1/10, Hort, Hmax değerleri ve diğer dalga karakteristikleri kullanılarak dalga yüksekliği parametrelerinin tahmini için yapay zeka teknikleri (Yapay Sinir Ağları-Artificial Neural Networks-ANN, Uyarlamalı Ağ Temelli Bulanık Çıkarım Sistemi-Adaptive Neural Network Based Fuzzy Inference Systems-ANFIS) kullanılmıştır. Dalga yüksekliği parametrelerinin tahmininde her yapay zeka tekniği için alt modeller oluşturulmuştur. Akademik çalışmalarda sık kullanılan yapay zeka teknikleri söz konusu deniz yöresi için değerlendirilmiş ve dalga yüksekliği parametrelerinin tahmini için en uygun teknik belirlenmiştir. Söz konusu teknikler birbirleri ile karşılaştırılmış, avantajlı ve dezavantajlı yönleri değerlendirilmiştir. Sonuç olarak; dalga yüksekliği parametreleri tahmininde yapay zeka tekniklerinin geleneksel lineer regresyon, zaman serileri vb. yöntemlere göre daha tutarlı ve doğru sonuçlar ortaya koyduğu tespit edilmiştir. Aynı zamanda modellenen dalga yüksekliği parametreleri arasında karşılaştırma yapılmış ve bu parametrelerin hangi yapay zeka tekniği ile daha doğru sonuçlar verdiği saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
It is important accuracy and forecasting of wave parameters (H1/3, H1/10 vb.) in design of coastal structures. Wave height parameter used in the design which determines structure's the degree of importance. In this study, using H1/3, H1/10, Hort, Hmax values and other wave characteristics that were measured at Filyos Sea Region, artificial intelligence techniques (Artficial Neural Networks-ANN, Adaptive Neural Network Based Fuzzy Inference Systems-ANFIS) were developed which forecasts wave height parameters. In estimation of wave height parameters, sub-models were created for each artificial intelligence technique. Commonly used artificial intelligence techniques in academic studies evaluated for that sea region and the most appropriate method is determined for forecasting wave parameters. These methods are compared with each other and evaluated advantages and disadvantages cases. As a result, artificial intelligence techniques were found to be far ahead compared to traditional methods in forecasting wave parameters. Therewithal, modeled wave height parameters compared between and it was determined that parameters gave more accurate results which model and techniques.
Benzer Tezler
- Taş dolgu dalgakıranların yapay sinir ağları, bulanık mantık sistemleri ve genetik algoritma ile ön tasarımı ve güvenirlik analizi
Design and reliability analysis of rubble mound breakwaters by using artificial neural networks, fuzzy logic systems and genetic algorithm
M. LEVENT KOÇ
Doktora
Türkçe
2002
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. CAN E. BALAS
PROF.DR. A. SAMET ASLAN
- Ground penetrating radar antenna design to detect buried object and signal processing with deep learning networks by usingnumerical electromagnetic methods
Gömülü hedef tespit etmek için yere nüfuz eden radar anten tasarımı ve sayısal elektromanyetik yöntemler kullanarak derin öğrenme ağları ile sinyal işleme
REYHAN YURT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİD TORPİ
- Kayseri tüflerinin geoteknik özelliklerinin araştırılması ve yapay zeka tekniğiyle modellenmesi
Geotechnical properties of Kayseri tuffs and modeled with artificial intelligence technique
MEHMET CEMAL ACAR
Doktora
Türkçe
2011
Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ GÜNDÜZ
- Mikroşerit yansıtıcı dizi antenler
Microstrip reflectarray antennas
GÖKHAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
- Yapay zekâ kontrol yöntemleri ile iki-yönlü haptik-teleoperasyon robotik sistemlerinde kararlılık ve şeffaflığın artırılması
Increasing stability and transparency in bilateral haptic-teleoperation robotic systems with artificial intelligent control methods
TAYFUN ABUT
Doktora
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiFırat ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERVET SOYGÜDER