The application of fuzzy system to prediction of the amount of emissions from an emitter activity to reduce climate change
İklim değişikliğini azaltmak için bir emiter faaliyetinden kaynaklanan emisyon miktarını tahmin etmek için bulanık sistemin uygulanması
- Tez No: 828553
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Yakıt tüketimine bağlı CO2 emisyonları ile iklim değişikliği arasındaki bağlantıların anlaşılması, ülkelerin CO2 veya CO2 eşdeğeri emisyon miktarlarını belirlemelerine ve bu emisyonları azaltmak ve sürdürülebilir kalkınmayı sağlamak için enerjiye ilişkin yeni politikalar oluşturarak buna göre hareket etmelerine yardımcı olabilir. Bu araştırma, birden çok girdiye sahip uyarlanabilir bir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanarak yararlı bir model oluşturarak, CO2 veya CO2 eşdeğeri emisyonlardan sorumlu diğer sektörler (sanayi sektörü, tarım, atık) ile ilgili gelecekteki çalışmalar için bir temel oluşturacaktır. yönetim, ulaşım ve diğer faaliyetler). Bu model, araçların neden olduğu emisyon miktarını tahmin edebilecek. Bu durumda ANFIS modeli, motor boyutu, silindir sayısı ve yakıt tüketimi olmak üzere üç temel girdi göstergesine dayanan CO2 emisyonlarını tahmin etmek ve bunu emisyon miktarıyla ilişkilendirmek için gerçek verilere dayanan tahmin modelleriyle birlikte kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Understanding the connections between CO2 emissions regarding the fuel consumption and the climate change may assist countries to determine the amount of CO2 or CO2 equivalent emissions and act accordingly by re-formulating new policies regarding energy to reduce these emissions and achieving sustainable development. By creating a useful model using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with multiple inputs, this research will serve as a foundation for future studies regarding other sectors responsible for CO2 or CO2 equivalent emissions, such as (industrial sector, agriculture, waste management, transportation, and other activities). This model will be able to predict the amount of emissions caused by vehicles. In this situation, the ANFIS model has been used along with prediction models based on actual data to forecast CO2 emissions based on three essential input indicators, engine size, number of cylinders, and fuel consumption, and correlate it with the amount of emissions.
Benzer Tezler
- Akıllı bomba güdüm kitlerinde kullanılan A357 alüminyum alaşımının uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi ile mekanik özelliklerinin tahmini
Prediction of mechanical properties of A357 aluminum alloy used in smart bomb guidance kits by using adaptive neuro-fuzzy inference system
ONUR AL
Doktora
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENNUR CANDAN
- Human operator modelling with ts fuzzy modelling using symbolic interval-valued data
Sembolik aralık-değerli veri kullanarak takagi-sugeno bulanık modelleme ile insan opertörlerinin modellenmesi
ANIL ERDİNÇ TÜFEKÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. TOLGA KAYA
- An application of adaptive-network-based fuzzy inference system on automated teller machine data and comparison of different data mining algorithms
Bir bankamatik verilerinin farklı veri madenciliği teknikleri kullanarak karşılaştırılması
MUSTAFA KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Deformasyon tahmininde gri model uygulaması: Keban barajı örneği
Grey model application in deformation prediction: Keban dam exampled.
KÜRŞAT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN TANYILDIZI