Geri Dön

Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak toksik alg ve biyotoksin varlığının tahmini

Prediction of toxic algae and biotoxin presenceusing machine learning techniques

  1. Tez No: 610545
  2. Yazar: ALPER MEMİŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR GÜMÜŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Su Ürünleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aquatic Products
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde deniz suyunda yapılan analizlerdeki toksik alg türlerinin, midye gibi kabuklu deniz ürünlerinde tespit edilen biyotoksin ile arasında var olduğu düşünülen korelasyonun ortaya çıkarılması amaçlanmış olup, bunun yanında su ve midye üzerinde yapılan analizlerin bu duruma etkisi incelenmiştir. Midyelerde biriken biyotoksin, midyeyi tüketen insanlar için ciddi bir tehlikedir. Biyotoksin ve toksik fitoplankton varlığının tahmini de bu çalışmanın temelindedir. Üretim şartlarının sağlanması için zamana, deniz suyu ve midye analizleri için ise yüksek harcamalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada ise biyotoksin ve toksik fitoplankton varlığının tahmini ile bu harcamaların önüne geçilebilineceği düşünülmektedir. Burada yapılan tahminler makine öğrenmesi teknikleri ile gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma için yaklaşık 3 yıllık bir veri ele alınmıştır. Veri içeriğinde midyeden ve sudan alınan örneklerin fiziksel, kimyasal ve biyolojik analiz sonuçları bulunmaktadır. Mevcut veriye bakıldığında bir dengesizlik gözlenmektedir. Yani biyotoksin varlığına çok az rastlanmıştır. Bu durum literatürde“dengesiz veri”(imbalanced data) olarak adlandırılmaktadır. Dolayısıyla veri dengeli bir hale getirildikten sonra üzerinde makine öğrenmesi çalışmaları yapılmıştır. Yapılan çalışmalar neticesinde en başarılı tahmin, Rastgele Orman metodu ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, it is aimed to reveal the correlation between the toxic algae species and the biotoxin detected in shellfish such as mussels in seawater analysis. In addition, the effect of water and mussel analysis on this situation was examined. The accumulation of biotoxins in mussels is a serious danger for people who consume mussels. Estimation of the presence of biotoxin and toxic phytoplankton is also the basis of this study. Time is needed to meet production conditions and high expenditure is required for sea water and mussel analyzes. In this study, it is thought that these expenditures can be prevented by estimating the presence of biotoxin and toxic phytoplankton. Estimates made here are made by machine learning techniques. For this study, a data of approximately 3 years has been discussed. Physical, chemical and biological analysis results of samples from mussel and water is available in the data content. An imbalance is observed in the current data. In other words, the presence of biotoxin is very rare. This is called imbalanced data in the literature. Therefore, after the data was stabilized, machine learning studies were carried out. As a result of the studies, the most successful estimation was obtained by the Random Forest method.

Benzer Tezler

  1. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  2. Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  3. Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  4. Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    B.CİHAN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK

  5. Hızlı katılaşma ile yüksek mukavemetli malzemelerin üretilmesi ve kurşun-asit akümalatörlerine uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    ÜMİT AKÇAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ

  6. Karıştırıcılar ve karıştırma kabındaki akım olaylarının incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    NADİR İLTEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ÖMER SAMİH MERTBAŞ