Geri Dön

Structure-oriented behavior tests in model validation

Model geçerliliğinde yapıya yönelik davranış testleri

  1. Tez No: 82929
  2. Yazar: KORHAN KANAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YAMAN BARLAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Davranış testleri, Model geçerliliği, Sistem dinamiği, Behavior tests, Model validation, System dynamics
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Yapısal geçerlilik, bir modelde kullanılan ilişkilerin gerçek ilişkileri iyi bir şekilde temsil ettiği yönünde güven oluşturma olarak tanımlanabilir. Yapıya yönelik davranş testleri yapının geçerliliğini modelin ürettiği davranışlar üzerinde yapılan bir takım testlerle, dolaylı olarak değerlendirirler. Örneğin, uç-durum testis seçilen bazı parametrelere uç değerler vererek modelin ürettiği davranışın gerçekte bu şartlar altında gözlenen ya da oluşacağı kestirilebilen davranışlarla karşılaştırılmasını içerir. Bu testler olası yapısal hatalarla ilgili bilgi verebilen“kuvvetli”testlerdir. Tipik bir yapıya yönelik davranış testinde, analist şöyle bir önermede bulunur:“Eğer sistem K koşulunda çalışırsa, D davranışını göstermelidir.”Model K koşullan altında çalıştırılır ve beklenen davranışa benzer sonuç verirse bu testten geçmiş olur. Bu tezin amacı, bu tür testlerin bilgisayar otomasyonu için algoritmalar geliştirmektir. Analist, temel davranış kalıplarını (“üstel artış,”“s-şekilli artış,”“salınım,”“üstel düşüş,”...) içeren bir şablondan seçtiği birinin K koşulu altında gözleneceği şeklinde hipotezde bulunur ve modeli bu K koşulunda çalıştırır. Algoritma, dinamik davranışı alıp, hipotezde öne sürülen sınıftan gelip gelmediğini test etmektedir.“Saklı Markov Modelleri”üzerine kurulu olan algoritma test edilmiş ve oldukça etkili ve güvenilir sonuçlar verdiği görülmüştür. 100 farklı davranış örneği ve çeşitli Saklı Markov parametreleri ile yapılmış olan testler sonucunda yüzde 95'in üzerinde doğru sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT Structure validation means establishing that the relationships used in a model are an adequate representation of the real relationships. Structure-oriented behavior tests assess the validity of the structure indirectly, by applying certain behavior tests on model-generated behavior patterns. In a typical structure-oriented behavior test, the modeler makes a claim of the form:“if the system operated under condition C, then the behavior B would result.”The model is then run under condition C and it is said to“pass”this structure-oriented behavior test, if the resulting behavior is similar to the anticipated behavior. This research presents a computerized algorithm that automates this comparison/testing process. The modeler hypothesizes a dynamic pattern from the template of all basic patterns (such as“exponential growth”,“S-shaped growth”,“oscillations”,“exponential decay”...) and then runs the model under condition C. The algorithm takes the model-generated dynamic behavior,“recognizes”it and tests if it belongs to the hypothesized class. The algorithm, a Hidden Markov model-based pattern classifier, has been tested with a wide range of typical test patterns and proven to be quite effective and reliable. Tests carried out with 100 different input samples and various Hidden Markov model parameters reveal over 95 per cent classification performance.

Benzer Tezler

  1. Bilgiişlem ortamı sunan bulut hizmetlerinde kötücül davranışların saptanması

    Classifying malicious behavior in paas services

    CEMİLE DİLER ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN

  2. Deprem zarar görebilirliği odaklı parametrelerin konut değerine etkilerinin yapay zekâ destekli modeller ile analizi: İstanbul ili Anadolu yakası örneği

    Impact of earthquake vulnerability-oriented parameters on housing values using ai-based models: the case of the Anatolian side of İstanbul province

    MUHAMMED ALİ TURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE ALADAĞ

    DOÇ. DR. GÖKHAN DEMİRDÖĞEN

  3. Toplu taşıma hatlarının optimizasyonu için bir model önerisi: Sivas örneği

    A model proposal for the optimization of public transportation lines: The case of Sivas

    İSMAİL ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  4. Türkiye'deki havalimanlarında düşük görüş mesafesinin istatistiksel ve meteorolojik analizi ile makine öğrenmesi tabanlı tahmini

    Statistical and meteorological analysis, and machine learning-based prediction of low visibility at airports in Türkiye

    İBRAHİM AKBAYIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sivil Havacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ DEMİRHAN

  5. Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi

    Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors

    ALİİMZA DAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE