Otomotiv sektöründe yakıt tüketimi ve emisyon seviyelerinin veri madenciliği ile analizi
Application of data mining in automotive industry for analyzing fuel consumption and emission levels
- Tez No: 449477
- Danışmanlar: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu tez çalışması otomotiv sektöründe big data uygulama potansiyelini araştırmak amacıyla yazılmıştır. Bu amaca yönelik olarak, yakıt tüketimi ve emisyon seviyesini etkileyen en önemli araç kullanım ve sürüş parametreleri belirlenmiş ve veri madenciliği teknikleriyle sınıflandırılmıştır. Euro 6 emisyon sertifikasyon verisi ve kişisel araçların teknik verileri kullanılmıştır. SPSS programının çeşitli araçları kullanılarak veri seti düzenlenmiş ve analiz edilmiştir. Segmentasyon algoritmaları K-means ve Two-Step kullanılarak SPSS sonuçları analiz edilmiş ve etkili değişkenler belirlenmiş ve sonraki analizlerde kullanılmak üzere kategorize edilmiştir. Her bir parametrenin önemi, yakıt tüketimine katkısını tahmin edilmesi amacıyla veri analitik teknikleri ile değerlendirilmiştir. Böylece, yakıt verimliliği için optimal kontrol stratejileri geliştirilmesi mümkün olacaktır. Bu çalışmada öngörü kabiliyeti ve uygulama kolaylığı açısından sınıflandırma tekniklerinden yapay sinir ağları (neural network), bayes ağları ve C5.0 algoritması tercih edilmiştir. Bu teknikler Clementine 12.0 programında uygulandığında genel olarak araç ağırlığının ve motor kapasitesinin yakıt tüketimi, emisyon seviyesi üzerinde en etkili parametreler olduğu bulunmuştur. Yöntemler Clementine'daki Evaluation Node ile değerlendirilmiş ve elde edilen grafikler incelendiğinde en iyi tahmini C5.0 algoritmasının yaptığı bulunmuştur. Fakat, bazı durumlarda sinir ağları daha iyi ve güvenilir sonuçlar vermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis is aimed to investigate application potential of big data mining in the automotive industry. The most important usage and driving parameters, which effects fuel consumption and emission level of passenger cars identified and classified by using data mining methods. A dataset created by combining Euro 6 and technical specification data of passenger cars has been analyzed using different tools of SPSS, such as, descriptive statistics, correlations, regression and etc. The results have been compared and effecting parameters have been derived by segmentation algorithms aiming better results by categorizing variables for upcoming analysis. The importance of each parameter has been evaluated to predict its contribution on fuel consumption by data analytics technics. Therefore, it will be possible to build optimal control strategies for fuel efficiency. Adopted data mining technics in this study are classification algorithms, such as, neural networks, Bayesian networks and C5.0 algorithm as well as segmentation algorithms (e.g. K-means and Two-step) targeting foreseeability and simplicity. Application of those technics by Clementine 12.0 has shown that weight and engine capacity of passenger cars were the most important parameters in fuel consumption, respectively. Depending on the evaluation of the performance of those methods by Evaluation Node of Clementine, it has been found that C5.0 was the most efficient method to predict fuel consumption among others. However, the evaluation charts (Gain, Profit, ROI, etc.) have shown that neural network could have better prediction results in some conditions.
Benzer Tezler
- Numerical and experimental study of turbulent jet ignition method on wankel engine with passive pre-chamber
Türbülanslı jet tutuşturma yönteminin wankel motorunda pasif ön yanma odası ile numerik ve deneysel çalışması
HARUN DİLLİCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR
- Ağır yük kamyonlarda 48v hafif hibrit stratejisinin enerji tüketimi ve emisyonlara etkisi
Impact of 48v mild hybrid strategy on energy consumption and emissions in heavy duty trucks
ERAY ERDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP TEKİN ERGENÇ
- İçten yanmalı motorlarda yanma gürültüsü
Combustion noise in the internal combustion engines
YUNUS EMRE TORUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL AHMET GÜNEY
- Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi
Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck
HAZAL SÖLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- Benzinli motorun hava görüşüne yerleştirilen türbülatörün yanma ve emisyon üzerindeki etkisinin deneysel olarak incelenmesi
Experimental research of turbulator that stated and on air inlet of petrol driven engine on ignition emission effect
YAVUZ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ ÖNER