Sembolik regresyon temelli öznitelik çıkarımı ile yüksek mertebeden sinir ağı tasarımı: Elektrik tüketim tahmini
High-order neural network design with symbolic regression based feature extraction: Electricity consumption forecasting
- Tez No: 766132
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELAMİ BEYHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Demokrasi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte gerek endüstride gerek akademik ortamda verilerin depolama sistemleri büyük ölçüde kolaylaşmış olup işlenebilirliği de bir o kadar önem kazanmıştır. Böyle bir durumda sistemleri daha iyi tanımak, oluşabilecek hataları tespit edip önlem almak, oluşan hataları daha hızlı bir şekilde önüne geçmek için farklı veri işleme yöntemleri geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Örnek olarak elektrik tüketim verilerinin tahmin edilmesi kolay olmayan ama tahmin edildiğinde önceden üretim miktarının belirlenmesi ve birçok gereksiz tüketimin önüne geçilmesini sağlayacak bilgiler içerir. Şimdiye kadar bu güçlü veriyi işlemek için farklı yöntemler kullanılmış ancak yeterli performanslar elde edilememiştir. Bu çalışmada, elektrik tüketim verisinin sembolik regresyon yöntemi ile özniteliklerinin çıkarımı yapılmakta ve bu öznitelikler kullanılarak yüksek mertebeden sinir ağı tasarımı ile tahminler oluşturmaktadır. Temel amaç, az parametreli yüksek mertebeden yapay sinir ağı modeli ile yüksek başarımlı tahmin sonuçları elde etmektir. Elde edilen tahmin sonuçları, öznitelik çıkarımı olmadan elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the development of technology, data storage systems have become much easier both in the industry and in the academic environment, and its operability has gained so much importance. In such a case, different data processing methods have been developed and implemented in order to get to know the systems better, to detect possible faults and to take precautions, and to prevent faults more quickly. For example, it contains information that is not easy to predict electricity consumption data, but when it is estimated, it will enable to determine the amount of production in advance and to prevent many unnecessary consumptions. So far, different methods have been used to process this powerful data, but enough performances have not been achieved. In this study, the features of the electricity consumption data are extracted with the symbolic regression method, and by using these features, predictions are made with the higher order neural network design. The main purpose is to obtain high-performance prediction results with a low-parameter high-order neural network model. The estimation results obtained were compared with the results obtained without feature extraction.
Benzer Tezler
- Sembolik regresyon için immün plazma algoritması tabanlı yeni bir programlama yaklaşımının geliştirilmesi
Development of a new programming approach based on immune plasma algorithm for symbolic regression
SUAT BAYIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BADEM
DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN
- Makine öğrenmesi uygulamalarında yapay arı koloni programlama temelli yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new methods based on artificial bee colony programming in machine learning applications
SİBEL ARSLAN
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Olasılıksal sembolik motif tanıma
Probabilistic symbolic pattern recognition
OĞUZ AKBİLGİÇ
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYLEM DENİZ HOWE
- Dinamik yetenekler yoluyla değer yaratmanın rekabet avantajı ve firma performansı üzerindeki etkisi
The impact of value creation through dynamic capabilities on competitive advantage and firm performance
MERVE VURAL ALLAHAM
- Cool marka özelliklerinin marka ayırt ediciliği ve primli fiyat ödeme istekliliğine etkisi: Y kuşağı üzerine bir çalışma
Effect of cool brand features on brand distinctiveness and willingness to pay price premium: A study on generation Y
KAAN ARTUK