Geri Dön

Adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemleri (anfis)'nin yapay arı koloni algoritması ile eğitilmesi

Adaptive network based fuzzy i̇nference system (anfis) training by using artificial bee colony algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 476195
  2. Yazar: EBUBEKİR KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 216

Özet

ANFIS'in eğitimi yapısında bulunan başlangıç ve sonuç parametrelerinin bir optimizasyon algoritması ile belirlenmesi anlamına gelmektedir. Problemlerin çözümü için etkili ANFIS modellerinin oluşturulması önemlidir. Bu yüzden son zamanlarda farklı sezgisel algoritmalar ANFIS eğitiminde kullanılmıştır. Bu tez kapsamında ABC algoritması kullanılarak ilk defa ANFIS eğitimi gerçekleştirilmiş ve performansı değerlendirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, standart ABC algoritması kullanılarak ANFIS eğitilmiştir. Uygulama kapsamında, lineer olmayan statik ve dinamik sistemler kimliklendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde sıkça kullanılan farklı bulanık sinir ağı modelleri ile karşılaştırılmıştır. ABC algoritması ile etkili sonuçlara ulaşıldığı gözlemlenmiştir. İkinci aşamada, standart ABC algoritmasının yerel yakınsama hızını artırmak ve daha kaliteli çözümler elde etmek amacıyla aABC adı verilen versiyonu geliştirilmiştir. Adaptif ve hibrit yapıya sahip olan aABC algoritmasında, aritmetik çaprazlama kullanılarak yakınsama hızının artırılması sağlanmıştır. Bununla birlikte, başarısızlık sayacına bağlı bir denklemin kullanılmasıyla, algoritmaya adaptiflik kazandırılmıştır. aABC algoritmasının performansının analizi için ANFIS eğitimi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın üçüncü aşamasında, gerçek dünya problemlerinin çözümü için ABC ve aABC algoritmaları kullanılarak ANFIS eğitilmiştir. Gerçek dünya problemi olarak, farklı bölgelerden ülkemize gelen yabancı ziyaretçi sayısının tahmini gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak; ABC ve aABC algoritmalarının ANFIS eğitiminde kullanılmasıyla etkili ve başarılı sonuçların elde edildiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ANFIS training means that premise and consequence parameters in its structure are determined with an optimization algorithm. Creating effective ANFIS models is important for the solution of problems. Therefore, different heuristic algorithms have been recently used in ANFIS training. Within the scope of this thesis, ANFIS training is conducted for the first time by using ABC algorithm and its performance is assessed. In the first stage of the study, ANFIS was trained by using standard ABC algorithm. Non-linear static and dynamic systems were identified within the scope of the application. The obtained results are compared with the neuro-fuzzy based approaches which are commonly used in the literature. It has been observed that effective results have been achieved with the ABC algorithm. In the second stage, a version called as aABC is developed for the purpose of increasing the local convergence rate of standard ABC algorithm and obtaining more qualified solutions. In the aABC algorithm having an adaptive and hybrid structure, it was provided to increase the convergence rate by using arithmetic crossing. Besides, the step size of mechanism generating solution was adjusted adaptively by using an equation based on failure counter. ANFIS training is conducted for the analysis of performance of aABC algorithm. In the third stage of the study, ANFIS was trained by using ABC and aABC algorithms for the solution of real world problems. As real world problem, the number of foreign visitors to our country from different regions was estimated. In conclusion; it was observed that effective and successful outcomes were obtained by using ABC and aABC algorithms into ANFIS training.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    166674

    Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları

    Applications of soft computing methods in geodesy

    ORHAN AKYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TEVFİK AYAN

  2. Tez No

    854874

    A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector

    Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli

    CENK AY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ

  3. Tez No

    291005

    Fotovoltaik sistemlerde yapay sinir ağları ile maksimum güç noktası izleyicisi tasarımı

    Maximum power point tracking design with artificial neural network in photovoltaics

    SERPİL DURU ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EnerjiEge Üniversitesi

    Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE

  4. Tez No

    398060

    Akıllı şebekelerde depolama sistemlerine sahip rüzgar enerji santrallerinde üretim tahmini ve sisteme katılım miktarının belirlenmesi

    Prediction and penetration of wind energy with storage system analysis

    BETÜL AKYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  5. Tez No

    258529

    Türkiye'de güneş ve rüzgar kaynaklı elektrik enerjisi üretim potansiyelinin incelenmesi

    The analysing of electric production potential originating from wind and sun in Turkey

    SEDAT ERSÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NEVZAT ONAT

Geri Dön