Joint forecasting-scheduling for the internet of things via subspace-based application-specific error metric emulation
Nesnelerin interneti için altuzay tabanlı uygulamaya özgü hata metriği öykünmesi ile bütünleşik tahminleme-çizelgeleme
- Tez No: 688143
- Danışmanlar: PROF. DR. VOLKAN RODOPLU, PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Devasa erişim problemi, çok sayıda Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazından bir IoT ağ geçidi, baz istasyonu veya erişim noktasına kadar olan kablosuz iletişimde ortaya çıkan zorluğu ifade eder. Bu tezde ilk olarak, Ortak Tahmin-Çizelgeleme (JFS) için tahmin hatasının ağ performansı üzerindeki etkisini ölçen bir Uygulamaya Özgü Hata Fonksiyonu (ASEF) sunuyoruz. İkinci olarak,“ASEF Öykünmesi”(E-ASEF) olarak adlandırdığımız tahmin hatalarının bir alt uzayı üzerinde Sinir Ağı (NN) tabanlı bir ASEF öykünmesi öneriyoruz ve geliştirdiğimiz ``Uyarlanabilir Öğrenme Hızı Yöntemi ile Alt Uzayda Hareket'' (MOSAL) olarak adlandırdığımız, MAC katmanı çizelgelemesinin çıktısında uygulamaya özel hata metriğini en aza indirirken tahmin hatalarının bu alt alanı üzerinde hareket eden yeni bir algoritma sunuyoruz. Sonuçlarımız, MOSAL'in düşük uygulama süresi elde ederken JFS sisteminin performansını iyileştirdiğini göstermektedir. Bu çalışma, kapsama alanında çok sayıda IoT cihazı bulunan bir IoT ağ geçidinde yüksek ağ performansı elde etmenin yolunu açmaktadır.
Özet (Çeviri)
The massive access problem refers to the challenge posed in uplink wireless communication from a massive number of Internet of Things (IoT) devices to an IoT gateway, base station or access point. In this thesis, first, we present an Application-Specific Error Function (ASEF), which measures the impact of the forecasting error on network performance for Joint Forecasting-Scheduling (JFS). Second, we propose a Neural Network (NN)-based emulation of ASEF on a subspace of forecasting errors, which we call ``Emulation of ASEF'' (E-ASEF), and develop a novel algorithm, ``Motion On a Subspace under Adaptive Learning rate'' (MOSAL), which moves on this subspace of forecasting errors while minimizing the application-specific error metric at the output of MAC-layer scheduling. Our results show that MOSAL improves the performance of the JFS system while achieving a low execution time. This work paves the way to achieving high network performance at an IoT Gateway that has a massive number of IoT devices in its coverage area.
Benzer Tezler
- Artificial neural network based dynamic forecaster selection in joint forecasting-scheduling for the internet of things
Nesnelerin interneti için bütünleşik tahmin çizelgelemede yapay sinir ağı tabanlı dinamik tahminleyici seçimi
ERDEM ÇAKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN RODOPLU
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Machine learning based multi-scale joint forecasting-scheduling for the internet of things
Nesnelerin interneti için makine öğrenmesi tabanlı çok ölçekli bütünleşik tahminleme-çizelgeleme
MERT NAKIP
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN RODOPLU
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Tam zamanında imalat sisteminin simülasyon ile analizi ve uygulanabilirliğinin etüdü
An Analysis of the just in time manufacturing system by simulation and a study for its applicability
SEMRA DURMUŞOĞLU
Doktora
Türkçe
1989
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AYHAN TORAMAN
- Yatırım fizibiliteleri üzerinde hedef programlamasının uygulanması
Linear goal programming applications on investment projects
E.ŞEBNEM SOYDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ
- Joint price and quantity optimization in multi-retailer and multi-period systems
Çoklu dönem ve perakendeci sistemlerinde birleşik fiyat ve miktar eniyilemesi
TUĞBERK TUNÇİNAN
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET REFİK GÜLLÜ
PROF. DR. MUSTAFA NECATİ ARAS