Geri Dön

Yatırım planlamasında meteorolojik veriler ile veri madenciliği kümeleme uygulamaları

Data mining clustering analysis applications with meteorological data in investment planings

  1. Tez No: 555287
  2. Yazar: ORAL KILINÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEVRİYE GENCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Meteoroloji, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Meteorology, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, kümeleme, kümeleme analizi, K-means, meteoroloji, Data mining, clustering, clustering anylsis, K-means, meteorology
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
  10. Enstitü: Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Ana ilgi alanları analiz, tasarım, modelleme, planlama, üretim ve servis sistemlerinin yönetim ve kontrolünden oluşan harekât araştırması, karar verici konumundaki kişilerin karar vermelerine yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiş bir problem çözme yaklaşımıdır. Başta askeri faaliyetler olmak üzere endüstri, ulaştırma, eğitim, ekonomi, bankacılık, tarım ve sağlık gibi pek çok alanda uygulama imkânı bulan bir yaklaşımdır. Harekât araştırmasında analiz ve değerlendirme çalışmalarında faydalanılan yöntemlerden birisi veri madenciliğidir. İçinde bulunduğumuz bilişim çağında, depolama sistemlerindeki gelişmeler sayesinde çok büyük miktarda veri rahatlıkla saklanabilir hale gelmiştir. Bu veriler işletmeler, kurumlar ve bireyler için her geçen gün daha değerli hale gelmektedir. Her türlü organizasyonun kendisini geliştirmesi ve rakiplerinden geride kalmaması için topladığı verileri analiz ederek işe yarar çıkarımlarda bulunulması gerekmektedir. Çeşitli bilgisayar yazılımları ve algoritmalar kullanılarak icra edilen veri madenciliği sayesinde çok büyük veri setleri analiz edilerek anlamlı sonuçlar elde edilmesi sağlanır. Çalışma ile Türkiye'de savunma, sağlık, ulaştırma, lojistik, tedarik, tarım, turizm, enerji vb. sektörlerde, birden fazla kriter altında karar vererek yatırım yapan kamu kurumları ve işletmeler için meteorolojik anlamda birbiri ile benzer özellik gösteren iller tespit edilerek işletmeler ve kurumların yatırım planlamalarına yön verici sonuçlar sunulması amaçlanmıştır. Meteoroloji Genel Müdürlüğünden elde edilen 81 il ve 1.545 meteorolojik gözlem istasyonuna ait 9 farklı meteorolojik veri kullanılarak 3 farklı yazılımla veri madenciliği kümeleme uygulaması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar harita üzerinde renklendirilerek MGM'nin istatistiksel değerlerle hazırladığı haritalarla kıyaslanmış ve benzer kümelemeyi yapan veri madenciliği yazılımı tespit edilmiştir. Tespit edilen yazılımın verdiği sonuçlar hiyerarşik olarak sıralanarak bilimsel araştırmacılar ve karar vericiler için ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

“Operation research”, the main interest areas of which are analysis, design, modeling, planning, production and“management of service systems”, is a problem-solving approach developed to help decision-makers to make decisions. It has the opportunity to apply in many fields such as military activities, industry, transportation, education, economy, banking, agriculture and health. Data mining is one of the methods used in analysis and evaluation of studies in operational research. In the age of informatics due to the improvements in storage systems, a large amount of data can easily be stored. These data are becoming more and more valuable for businesses, institutions and individuals. All kinds of organizations need to improve themselves, and analyze the data they collect in order not to fall behind their competitors. By the help of data mining which uses computer softwares and algorithms, very large data sets can be analyzed and meaningful results can be obtained. In this study it is aimed to determine the cities which have similar characteristics in meteorological terms to present leading results for decison makers in public institutions and enterprises of Turkey dealing with defense, health, logistics, procurement, agriculture, tourism and energy sectors. throughout this study, 9 different meteorological data of 81 provinces and 1.545 meteorological observation stations obtained from the General Directorate of Meteorology (GDM) and data mining clustering method applied with 3 different softwares. The results compared with the maps prepared with the statistical values of GDM then the data mining software which makes the most likely clustering determined. The results of the determined software presented hierarchically for scientific researchers and decision makers

Benzer Tezler

  1. Short term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini

    ALI GHADIRIASL NOBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  2. Yenilenebilir enerji kaynaklı santrallerde enerji üretimi ve denetimi

    Energy production and audit at renewable energy power plants

    ONUR ODYAKMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    EnerjiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DÜRİYE BİLGE

  3. Menemen Ovası kapalı drenaj sisteminin istatistiksel karar teorisi ile planlanması üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    Ş.İSMAİL İPEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    ZiraatEge Üniversitesi

    Kültürteknik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜREYYA BAŞ

  4. Türkgeldi ve İnanlı Tarım İşletmelerindeki bağlı duraklı süt sığırı ahırlarının fiziksel durumu ve çevre koşulları üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    İSRAFİL KOCAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    ZiraatTrakya Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET NEDİM YÜKSEL

  5. Fundamental market model design in turkish power market

    Türkiye Elektrik Piyasası için temel model tasarımı

    AVNİ ÖZÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU