Curve fitting using hierarchical genetic algorithm framework
Genetik algoritma çerçevesini kullanarak eğri uydurma
- Tez No: 889782
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALICE SMITH
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Genetic algorithms
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Pıttsburgh
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği ve İşletme Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
In curve fitting problems, the primary objective is to determine an analytical relationship between a set of independent variables and the corresponding values of dependent variables. It is left to researcher not only to select the function that most closely matches the data set, but also decide which independent variables should be included int the proposed curve fitting function. In this application, a genetic algorithm approach (GA) is used for function identification. The GA framework includes two hierarchical modules that work in sequence. First, a closed form function is selected by the upper GA module; then, for each functional form, model parameters (coefficients) are optimized according to data set, and a selected error metric by the subordinate GA module. The second GA serves as the“fitness”calculation tool for the first module. In order to avoid overfitting, complex closed form functions are penalized by decreasing their fitness value.
Özet (Çeviri)
Eğri uydurma problemlerinde temel amaç, bir dizi bağımsız değişken ile bağımlı değişkenlerin karşılık gelen değerleri arasındaki analitik ilişkiyi belirlemektir. Yalnızca veri seti ile en yakın eşleşen fonksiyonu seçmek değil, aynı zamanda önerilen eğri uydurma fonksiyonuna hangi bağımsız değişkenlerin dahil edilmesi gerektiğine karar vermek de araştırmacıya bırakılmıştır. Bu uygulamada, fonksiyon tanımlama için bir genetik algoritma yaklaşımı (GA) kullanılmaktadır. GA çerçevesi sırayla çalışan iki ardışık hiyerarşik modül içerir. İlk olarak üst GA modülü tarafından bir fonksiyon seçilir; daha sonra, her fonksiyonel form için model parametreleri (katsayılar), veri setine ve alt GA modülü tarafından seçilen bir hata ölçüsüne göre optimize edilir. İkinci GA, birinci modül için“uygunluk”hesaplama aracı görevi görür. Aşırı uyumdan kaçınmak için karmaşık kapalı form fonksiyonları uygunluk değerleri düşürülerek cezalandırılır.
Benzer Tezler
- OECD sağlık verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of OECD health data with data mining methods
KÜBRA ÇOŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET DOĞAN
PROF. DR. ALİ BULDU
- Bir dizel motorunun performans testi için aşamalı istatistiksel motor haritalama modellerinin geliştirilmesi
The development of two stage statistical engine mapping models for performance test of a diesel engine
EMRE ESENTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZSOY
- Wetland spectro-temporal unmixing using multitemporal multispectral satellite images
Çok zamanlı çok bantlı uydu görüntüleri kullanılarak sulak alanda spektro-zamansal ayrıştırma
ERDEM ÖZER
Doktora
İngilizce
2022
Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- Kripto para değerlerinin yapay zekâ teknikleri ile tahmini
Forecasting of cryptocurrency prices using artificial intelligence techniques
FURKAN ATLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN PENÇE
- Uyarlamalı seçim yöntemi ile geliştirilmiş yapay arı koloni algoritması kullanılarak Türkiye'nin ulaştırma enerjisi talebinin tahmin edilmesi
Estimation of Turkey's transportation energy demand using artificial bee colony algorithm developed with the adaptive selection method
SAFA DÖRTERLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR