Geri Dön

Development of a new software for resting metabolic rate prediction using machine learning methods

Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak istirahat metabolik hız tahmini için yeni bir yazılımın geliştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 620576
  2. Yazar: EZGİ AKÇA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
  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: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova 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: 144

Özet

Dinlenme metabolik hızı(DMH) kan dolaşımı, beyin fonksiyonları, nefes alma, sıcaklık düzenleme vb. gibi memeli canlılarda temel fonksiyonları yerine getirmek için gereken kalori miktarını ifade eder. Doğru DMH tahmini bireyin günlük kalori ihtiyacını, kalp hastalığı ve felç riskini, hipertansiyonu, diyabeti ve vücut iç yaşını tespit etmede kritik bir rol oynar. Beslenme uzmanları belirtilen süre zarflarında hastalarının DMH'lerini hesaplayabilir ve sağlık hedeflerine yardımcı olmak için onlara diyet listesi hazırlayabilirler. Bu tezde, bireyin DMH değerini farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak tahmin edebilecek yeni bir web tabanlı uygulama geliştirilmesi amaçlanmıştır. Uygulama DTREG tahmin modelleme yazılımı kütüphanesi, Visual Studio ve C # programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Genel Regresyon Sinir Ağı (GRNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Destek Vektör Makineleri (SVM) olmak üzere üç farklı makine öğrenme yöntemi yazılıma entegre edildi. Farklı tahmin modelleri, Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ölçümlerine göre değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, bu yazılımın DMH tahmini için kullanılabileceği ve bazı durumlarda kabul edilebilir hata oranları ürettiği kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Resting metabolic rate(RMR) indicates the number of calories that are needed to carry out basic functions in mammals like blood circulation, brain functions, breathing, fuel ventilation, temperature regulation, etc. at complete rest. Accurate prediction of RMR plays a critical role to detect an individual's establish daily calorie needs, risk of heart disease and stroke, hypertension, diabetes, and internal age so nutritionists calculate RMR of patients within the specified period and able to prepare diet lists for them to help their wellness goals. In this thesis, it was objected to develop a novel web-based application that can predict the individual's RMR using different machine learning methods. The application has been developed using DTREG predictive modeling software library, Visual Studio, and C# programming language. Three different machine learning methods which are General Regression Neural Network (GRNN), Multi-Layer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM) have been integrated into the software. Different prediction models have been assessed according to their Root Mean Square Error (RMSE) metrics. As a result, it has been proven that this software can be used for RMR prediction, producing acceptable error rates under certain circumstances.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    863641

    Ortak çalışma alanlarında tasarım ve yapım süreçlerinde verilen kararların kullanıcı perspektifinden Q metodolojisi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of decisions made in design and construction phases of co-working spaces from the user perspective with Q methodology

    ZEHRA HAVVA ALTUNTAŞ ŞENYURD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAMAN

  2. Tez No

    905248

    Tabakalı zemin ortamında inşa edilen dairesel temellerin sayısal analizi

    Numerical analysis of circular foundations built on a layered soil

    ÇAĞRI MURAT MERCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT SERT

  3. Tez No

    856893

    Aort damarında kan akışının hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) ve parçacık görüntülemeli akış ölçüm (PIV) yöntemiyle incelenmesi

    The investigation of blood flow in aorta vessel with computational fluid dynamics (CFD) and particle image velocimetry (PIV) methods

    OSMAN AYCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN TOPUZ

  4. Tez No

    536200

    Development of a new software for network traffic prediction and forecasting using time series multilayer perceptron and feedback delays

    Zaman serili çok katmanlı algılayıcı ve zaman gecikmeleri kullanılarak ağ trafiği tahmini için yeni bir yazılımın geliştirilmesi

    MURAT CAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY

  5. Tez No

    119528

    Bilgisayar destekli yazılım için uygun bir yazılım geliştirilmesi

    Development of a new software for computer aided software

    ERKAN TANYILDIZI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ASAF VAROL

Geri Dön