Geri Dön

Karmaşık ağlarda basamaklı çökme tahmini

Cascading failure prediction on complex networks

PDF İndir

  1. Tez No: 572001
  2. Yazar: AHMET TÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

İletişim altyapıları, ulaşım sistemleri, sosyal ağlar ve bilgisayar ağları gibi gerçek dünyadaki birçok karmaşık sistem, karmaşık ağlar olarak ifade edilebilir. Çoğu karmaşık ağ, hatalar ve saldırılar nedeniyle basamaklı çökme durumlarıyla karşı karşıya kalabilir. Bu çökmeler, ağ bakımı ve ağ ölçeklenebilirliği için göz önünde bulundurulması gereken temel unsurlardan biridir. Basamaklı çökmelerin tahmini, bu tarz kritik ağlar için hayati öneme sahiptir. Bu çalışmada, karmaşık ağlar için düğüm tabanlı bir basamaklı başarısızlık tahmin modeli önerilmiştir. Normal dağılımlı çizgelerde, hatalar ve saldırılar simüle edilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Düğüm önemini belirlemek için global verimlilik ve düğüm verimliliği ölçütleri kullanılmıştır., Düğümlerin başarısızlığa karşı ne derece savunmasız olduklarını tahmin etmek ve düğümleri başarısız olma mesafelerine göre sınıflandırmak için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Sonuçlar, Extreme Learning Machines, Random Forest ve Long Short Term Memory modellerinin isabetli bir şekilde düğüm tabanlı basamaklı başarısızlık tahminleri için kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

There are many real-world complex systems that can be stated as complex networks, such as communication infrastructures, transportation systems, social networks and computer networks. Most complex networks are facing cascading overload failures due to errors and attacks. These failures are one of the main concerns for network maintenance and network scalability. Prediction of the cascading overload failures is vital for such critical networks. In this study, a node-based cascading failure prediction model is proposed for complex networks. A data set has been generated by simulating errors and attacks on normal distribution graphs. Global efficiency and nodal efficiency metrics were used to determine the node importance. Machine learning methods have been used to predict how nodes are vulnerable to failures and to classify the nodes based on their distance to fail. The results show that Extreme Learning Machines, Random Forest and Long Short Term Memory models can be used for accurate node-based cascading failure predictions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    627851

    The structural elements of timbral coherence and its compositional application

    Tınısal bütünlüğün yapısal öğeleri ve kompozisyonel uygulaması

    ENİS GÜMÜŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY ALTINBÜKEN

  2. Tez No

    420267

    Diffusion of innovation and collective action in complex networks

    Karmaşık ağlarda yeni fikir yayılımı ve ortaklaşa davranış

    MURAT MUSTAFA TUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ RANA ATILGAN

  3. Tez No

    509560

    Karmaşık ağlarda bağlantı ve ağırlıkların birlikte tahmin edilmesi: Bilim insanlarının atıf sayısının tahmini

    Predicting of links and weights together in complex networks: Prediction of citation count of scientists

    ERTAN BÜTÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KAYA

  4. Tez No

    152559

    Fluctuations, order and collectivity in complex networks

    Karmaşık ağlarda dalgalanmalar, düzen ve bütünlük

    DENİZ TURGUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ RANA ATILGAN

  5. Tez No

    332167

    Karmaşık ağlarda kollektif hareketin koheransı

    Coherence of collective motion on complex networks

    DENİZ EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Fizik ve Fizik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN BARIŞ BAĞCI

Geri Dön