Doğrusal olmayan regresyon modelleri için diferensiyel gelişim algoritması
Differential evolution algorithm for nonlinear regression models
- Tez No: 442525
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATIF EVREN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gerçek hayata dair fen, sosyal ve psikoloji gibi bilim dallarının uygulamalarında kullanılan birçok model doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modeli olarak oluşturulabilmektedir. Özellikle doğrusal olmayan modellerdeki değişken sayısı, veri yapısı, parametre seçimi, kısıtlar, modelin aralıktan sapması, yakınsama problemleri, optimum değerlerin bulunamaması ve çözüm aşamasındaki zorluklar alternatif yöntem arayışına neden olmaktadır. Bu çalışmada, doğrusal olmayan regresyon modellerinin parametre tahmininde kullanılabilecek yapay zeka algoritmalarından biri olan diferansiyel gelişim algoritması tanıtılacaktır. Literatürden alınmış olan bazı veri kümeleri, yine literatürden alınmış bazı doğrusal olmayan regresyon modellerine uygulanmıştır. Bu aşamada uygulamalar için başlangıçta Excel 2010 ve sonrasında Matlab 7.10'da geliştirdiğimiz kodlar kullanılmıştır. Uygulamalar sonucunda, diferansiyel gelişim algoritmasının literatürdeki sonuçlara oldukça yakın sonuçlar elde ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Various social or natural scientific inquiries for real life phenomena can be carried out by the help of linear or nonlinear regression models. Special difficulties of nonlinear models such as the difficulty of finding a suitable mathematical form in case of various variables , the structure of original data that impose intrinsic nonlinearity, the difficulties in parameter specification, convergence problems, unavailability of optimum for some problems etc., lead scientists to seeking alternative methods. In this study, differential evolution algorithm; as one of the artificial intelligence algorithms; is introduced in parameter estimation for nonlinear models. Some real data used frequently for nonlinear modelling in literature are also used in our study. In modeling data, some EXCEL 2010 and Matlab 7.10 codes are written and run for this purpose.
Benzer Tezler
- Modern makine öğrenmesi yöntemlerinin farklı inşaat mühendisliği problemlerine uygulanması
Application of modern machine learning methods to various civil engineering problems
MURAT GÖÇER
Doktora
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiKocaeli Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAFA BOZKURT COŞKUN
- Doğrusal olmayan regresyon modellerinde iç ilişki olması durumunda parametre kestirimi
Başlık çevirisi yok
ALİ ERKOÇ
Doktora
Türkçe
2017
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AYDIN ERAR
- Physics-informed learning of interpretable surrogates for modeling and control
Modelleme ve kontrol için yorumlanabilir vekil dinamiklerin fizik bilgili öğrenimi
MURAT FURKAN MANSUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Design, analysis and optimization of passenger vehicle tie rods using neuro-regression approach by stochastic search methods
Stokastik arama yöntemleri ile nöro-regresyon yaklaşımı kullanılarak binek araç rotlarının tasarımı, analizi ve optimizasyonu
ABDÜLMECİT HARUN SAYI
Doktora
İngilizce
2025
Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE SEÇİL ARTEM
- Capturing aerodynamic characteristics of attas aircraft with evolving intelligent system
Evrilen akıllı sistem ile attas uçağının aerodinamik özelliklerinin yakalanması
AYDOĞAN SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR