Geri Dön

Doğal ve yapay zaman serilerinde karmaşıklık ve zaman serisi analizi

Complexity and time series analyses of natural and synthetic time series

  1. Tez No: 498581
  2. Yazar: İBRAHİM ÖZKEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR TIRNAKLI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Bu tezde, eşit zaman aralığında örneklemeye sahip olmayan karmaşık yapıdaki doğal sistemlerin analizlerini gerçekleştirebilmek adına iki yöntem li- teratüre kazandırılmıştır. Bu yöntemler kullanılarak yapılan yineleme grafiği analizleri ile paleoiklim verilerinin analizleri gerçekleştirilerek geçmişte mey- dana gelen sıra dışı iklim olayları tespit edilmeye çalışılmıştır. Tezin ilk kısmında ortaya atılan metrik uzaklık yaklaşımı ile Çin'de yer alan Dayu Mağarası'ndan elde edilen oksijen izotop oranlarının yineleme grafiği analizleri gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda literatürde var olan sıra dışı iklim olayları istatistiksel olarak doğrulanmış ve yeni sıra dışı olayların varlığı ortaya atılmıştır. Tezin ikinci kısmında yer alan Dönüşüm Maliyet Zaman Serisi yöntemi, eşit zaman aralığına sahip olmayan zaman serilerini, eşit zaman aralıklı hale getirmektedir. Bu yöntem kullanılarak Endonezya'da bulunan Secret Mağa- rası'ndan elde edilen oksijen izotop oranlarının yineleme grafiği analizleri ger- çekleştirilmiştir. Analiz sonucunda literatürde bulunan olaylar istatistiksel ola- rak tespit edilmiş ve yeni olaylar öngörülmüştür. Diğer bir çalışmada ise aynı analizler Avustralya'da yer alan KNI-51 ve Çin'de yer alan Dongge mağaraları için tekrarlanmıştır. Bu iki bölge için literatürde yer alan olaylar %90 oranında tespit edilmiştir. Ayrıca Kuzey yarım küreden elde edilen ve solar aktivite ile ilgili olan karbon izotop oranları ile söz konusu iki bölgenin determinizm ni- celiği sonuçlarının arasında yapılan çapraz korelasyon hesabı sonucunda, iki bölgenin muson rejimlerinin anti faza sahip olduğu ve güneşin pozisyonunun buna sebep olduğu ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis, two methods have been proposed to literature for analy- sing natural complex systems which have non equally sampled time series and recurrence plot analyses of paleoclimate records have been done to detect ext- reme climate events at past by using these methods. By using metric distance aproach which is explained in the first part of the thesis, recurrence plot analyses of oxygen isotope rate time series which are obtained from Secret Cave at China have been done. Results of the analyses show that the known events in the literature are statistically detected and some new events are suggested. Transformation Cost Time Series method which is explained at the se- cond part of the thesis, transform a non-equally sampled time series to equ- ally sampled time series by using the interval dynamics of system. By using this method, recurrence plot analyses of the oxygen isotope rate time series obtained from Secret Cave in Indonesia have been done. The recurrence plot analyses resulted in the statistically detection of events existed in the literature and new events were predicted statistically. At another study, same analyses has been applied to two time series for same case obtained from KNI-51 Cave in Australia and Dongge Cave in China. The %90 of events in the literature have been reproduced by using this method. Therefore, we analysed thecar- bon isotope rate data related with solar activity in the Northern Hemisphere using determinism in time series, then we compared this result with the re- sults obtained from KNI- 51 and Dongge caves. The correlation of these events revealed that there is an anti-phase monsoon regime between two regions and this situation is related with position of Sun

Benzer Tezler

  1. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. Tectonic and magmatic structure of Lake Van basin and its structural evolution, Eastern Anatolia accretionary complex (EAAC), East-Turkey

    Van Gölü havzasının tektonik ve magmatik yapısı ve yapısal evrimi, Doğu Anadolu yığışım karmaşığı (DAYK), Doğu Türkiye

    MUSTAFA TOKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. M. CELAL ŞENGÖR

  3. Improving lane change decisions in autonomous driving using adversarial learning

    Otonom sürüşte şerit değiştirme kararlarının karşıt öğrenme yöntemiyle iyileştirilmesi

    AYTUĞ ONURHAN EFİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  4. Head gesture recognition for a semi-autonomous powerchair

    Yarı-otonom akülü sandalye için kafa hareketleri tanıma

    UBEYDE MAVUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  5. Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity

    Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini

    AMMAR HOMAIDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL