Geri Dön

Tip II regresyon analizine yapay sinir ağı yaklaşımı

Artificial neural network approach on type II regression analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 559158
  2. Yazar: BERKALP TUNCA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN SARAÇLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: İstatistik, Statistics
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Tip II Regresyon tekniklerinden olan EKK Açıortay tekniğine ilk defa bu çalışma aracılığıyla Yapay Sinir Ağı (YSA) yaklaşımı yapılmıştır. Yeni oluşturulan bu YSA Açıortay tekniğinin performansının ölçülmesi amacıyla da EKK Açıortay tekniğiyle karşılaştırılmıştır. Öncelikle YSA ve Tip II Regresyon teknikleri konularında literatür bilgilerine yer verilerek, iki tekniğinde özelliklerinden bahsedilmiştir. Bu bilgiler doğrultusunda EKK tabanlı açıortay tekniği ile YSA tabanlı açıortay teknikleri arasında karşılaştırma yapılmıştır. Bu iki tekniğin karşılaştırılması amacıyla farklı dağılımlarda ve farklı örneklem hacimlerinde modellemeler yapılmıştır. Bu modellerin performanslarının karşılaştırılması amacıyla“Ortalama Mutlak Yüzde Hata”(MAPE) kriterinden yararlanılmıştır. Çalışma sonucunda YSA tabanlı Açıortay tekniği EKK tabanlı Açıortay tekniğine göre daha düşük hata ile daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Yapılan bu çalışma ile gelecek dönemde bu alanlarda çalışmak isteyen araştırmacılar için bir örnek temsilinde olduğu ön görülmektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, Artificial Neural Network (ANN) approach was used for the first time to the OLS Bisector technique which is one of the Type II Regression techniques. In order to measure the performance of this newly created ANN Bisector technique, the OLS was compared with the Bisector technique. Firstly, the literature is given on ANN and Type II Regression techniques. In line with this information, the comparison between OLSbased bisector technique and ANN-based bisector techniques has been made. In order to compare these two techniques, different distributions and different sample volumes were modeled.“Mean Absolute Percentage Error”(MAPE) criterion was used to compare the performance of these models. As a result of the study, ANN-based bisector technique yielded better results with lower error than OLS-based bisector technique. With this study, it is foreseen that it represents an example for the researchers who want to work in these fields in the future.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Tez No

    933956

    Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction

    Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları

    ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  3. Tez No

    856275

    Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Tez No

    1013672

    Cancer subtyping and multi-omics analysis of common precursor B Acute Lymphoblastic Leukemias

    B hücreli (Common Precursor B) akut lenfoblastik lösemilerin kanser alt tiplemesi ve çoklu omic analizi

    BARAN ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Biyoistatistikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF KUBAT ÖKTEM

    PROF. DR. HANDAN ANKARALI

  5. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

Geri Dön