Optimum internet veri transfer hızının yapay sinir ağı kullanılarak tahmin edilmesi
Prediction of optimum internet data transfer speed using artificial neural network
- Tez No: 589596
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Teknolojideki gelişmelere paralel olarak insanların yaşam biçimleri gerek iş hayatında gerek özel yaşamında günlük ihtiyaçları da değişmektedir. İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte insanların birbirleriyle yaptıkları veri paylaşımına olan ihtiyaçta her geçen gün daha da artmaktadır. Buda internete sürekli erişim ihtiyacını insan hayatının vazgeçilmez bir parçası yapmaktadır. İnternet erişimi için kullanılan en yaygın yöntemlerden biri de Digital Subscriber Line (DSL) teknolojisidir. DSL, mevcut telefonlar için kullanılan bakır teller üzerinden aynı anda yüksek hızlı veri iletimini sağlayabilen bir iletişim teknolojisidir. Bakır iletim hatları üzerinden sağlanan bu internet erişiminde zaman zaman farklı sebeplerden kaynaklanan kopmalar ya da istenilen internet erişim hızının sağlanamaması gibi durumlar yaşanmaktadır. Bu olumsuzluklardan bazılarını gidermek için fiziksel müdahale gerekirken bazıları da uzaktan erişim ile ilgili iletim hattının sinyal gürültü oranı, zayıflaması gibi parametrelere bağlı olarak ilgili kullanıcının hattına atanmış olan hız profillerinin değiştirilmesi yönetimi ile giderilebilmektedir. Bu tez çalışması, fiziksel müdahale gerektirmeden sistem üzerinden giderilebilecek olumsuzlukların ıslah yönteminin geliştirilmesi üzerinedir. Mevcut durumda hangi DSL hattına hangi hız profilinin uygun olduğu manuel olarak operatörler tarafından belirlenmektedir. Gerçekleştirilen çalışmada MATLAB üzerinde tasarlanan farklı Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri ile üzerinde çalışılan DSL hattına hangi hız profilinin uygun olduğunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Uygun hız profili tahmini, hat zayıflaması, maksimum indirme hızı, sinyal gürültü oranı ve çıkış gücü gibi parametreler kullanılarak, tasarlanan YSA modelleri ile yapılmaktadır. Önerilen bu model ile uygun hız profili tahmini %98,9988 doğrulukla gerçekleştirilmiştir. Hız profilinin tahmininin daha yüksek doğruluk ve daha kısa sürede gerçekleştirilebilmesi amacıyla birden fazla YSA modeli tasarlanmış ve elde edilen sonuçların hız ve başarım açısından üstünlükleri tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In parallel with the developments in technology, the daily needs of people in their business and private lives are changing. With the spread of the Internet, the need for data sharing between people increases with each passing day. This makes the need for continuous access to the Internet an indispensable part of human life. One of the most common methods for Internet access is Digital Subscriber Line (DSL) technology. DSL is a communication technology that enables simultaneous high-speed data transmission over copper wires used for existing telephones. This internet access is provided through copper transmission lines from time to time due to different reasons or failure to provide the desired internet access speed. While some of these disadvantages require physical intervention, some can be remedied by the management of changing the speed profiles assigned to the relevant user's line due to parameters such as signal to noise ratio and attenuation of the transmission line related to remote access. This thesis is about improving the method of improvement of the problems that can be solved through the system without requiring physical intervention. In the present case, the operators determine which speed profile is suitable for which DSL line. In this study, it is aimed to estimate which speed profile is suitable for the DSL line being studied with different artificial neural networks (ANN) models designed on MATLAB. Proper speed profile estimation is carried out with ANN models designed using parameters such as line attenuation, maximum download speed, signal to noise ratio and output power. With this model, suitable speed profile estimation has been realized with 98.9988% accuracy. More than one ANN model was designed in order to realize the estimation of the speed profile with higher accuracy and in a shorter time and the advantages of the obtained results in terms of speed and performance were discussed.
Benzer Tezler
- Investigation of vibrations created during TBM excavation and rock cutting
TBM kazısı ve kaya kesme deneyleri sırasında oluşan titreşimlerin incelenmesi
UĞUR ATEŞ
Doktora
İngilizce
2024
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ ÇOPUR
- Bulanık mantık ile reklam kampanyaları için teklif optimizasyon modelinin geliştirilmesi
Bid optimization model for advertising campaigns with fuzzy logic
ÜNZÜLE KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiVeri Analitiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞU ÇAĞDAŞ ATİLLA
- Kurumların ürettiği konumsal verilerin coğrafi bilgi sistemleri organizasyonu ile en uygun biçimde kullanımı
The optimum use of the spatial data produced by the institutions using geographical information systems
BURCU ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SITKI KÜLÜR
- Simultaneous wireless information and power transfer forenergy efficient massive mimo
Enerji verimli massif mimo için simülsü kablosuz bilgi ve güç aktarım
MUHAMMAD SHAHZAIB MUNIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT
- Veri merkezlerinde enerji verimliliğini arttırıcı yöntemler
Methods for improving data centers energy efficiency
EMRE ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER