Karmaşık ağlarda basamaklı çökme tahmini
Cascading failure prediction on complex networks
- Tez No: 572001
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- The structural elements of timbral coherence and its compositional application
Tınısal bütünlüğün yapısal öğeleri ve kompozisyonel uygulaması
ENİS GÜMÜŞ
Doktora
İngilizce
2020
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY ALTINBÜKEN
- Karmaşık ağlarda hakim düğümlerin belirlenmesi için yeni bir yöntem
A new method for determining dominant nodes in complex networks
FURKAN ÖZTEMİZ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARCI
- Karmaşık ağlarda güvenilir referans sistemi oluşturacak dinamik puanlama algoritması
Dynamic scoring algorithms to create reliable reference systems in complex networks
SAMET ESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL
- Community detection in complex networks
Karmaşık ağlarda komün tarama
KEZİBAN ORMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. VİNCENT LABATUT
- Karmaşık ağlarda düğüm ağırlıklı bağlantı tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of node weighted link prediction methods in complex networks
EMRAH ÖZKAYNAK
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK