Geri Dön

Geliştirilmiş kar erime optimizasyonu algoritması kullanılarak yapay sinir ağının eğitimi

Training the artificial neural network using the improved snow ablation optimizer algorithm

  1. Tez No: 900624
  2. Yazar: FEYZA NUR ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZKIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bu çalışmada, yakın zamanda geliştirilen bir metasezgisel algoritma olan Kar Erime Optimizasyonu (SAO) algoritmasının Levy uçuşu yönteminden faydalanılarak performansı iyileştirilmiş ve LevySAO algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritma yapay sinir ağları ile hibrit modellenerek YSA'nın eğitiminde kullanılmıştır. Önerilen algoritmanın Levy uçuşundan faydalanma olasılığını belirleyen LevyProb parametresi 0,1, 0,2, …, 0,9, 1,0 değerleri için test edilmiş ve en uygun sonucun LevyProb =0,9 olduğu görülmüştür. Önerilen YSA-LevySAO modeli, literatürde iyi bilinen 15 farklı veri seti – aggregation, aniso, balance, ecoli, glass, iris, iris2D, liver, mouse, pathbased, seeds, smiley, varied, vertebral3, wine – üzerinde çalıştırılmış ve dört farklı metrik – sensitivity, specificity, precision ve F1-score – için performans değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde iyi bilinen 9 farklı algoritma – AAA, CS, DEA, GWO, HBA, MPA, RSA, SAO, SCA – ile oluşturulan hibrit YSA modelleri ile karşılaştırılarak ortalama başarı sıralamaları (OBS) hesaplanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen YSA-LevySAO modelinin dört metriğin tamamında karşılaştırılan modellerden daha üstün bir performansa sahip olarak ilk sırada yer aldığı gözlemlenmiştir. Modellerin performansları galibiyet/mağlubiyet/beraberlik açısından bire bir karşılaştırıldığında önerilen modelin diğer modellerin tamamından daha fazla sayıda galibiyet elde ettiği görülmüştür. YSA-LevySAO modelinin elde ettiği sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için Wilcoxon işaretli sıralar testi uygulanmıştır. İstatistik sonuçları, önerilen modelin veri setlerinin birçoğunda %95 güven aralığında anlamlı sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Ayrıca modellerin eğitim aşamasındaki hata yakınsama performansları incelendiğinde önerilen modelin birçok veri setinde karşılaştırılan modellerden daha hızlı bir yakınsama performansına sahip olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, the performance of the recently developed metaheuristic algorithm, Snow Ablation Optimizer (SAO), was improved by utilizing the Levy flight method and the LevySAO algorithm was proposed. The proposed algorithm was used in the training of the ANN by hybrid modeling with artificial neural networks. The LevyProb parameter, which determines the possibility of benefiting from the Levy flight, was tested for values of 0,1, 0,2, …, 0,9, 1,0 and the most appropriate result was found to be LevyProb = 0,9. The proposed ANN-LevySAO model was run on 15 different data sets – aggregation, aniso, balance, ecoli, glass, iris, iris2D, liver, mouse, pathbased, seeds, smiley, varied, vertebral3, wine – well known in the literature, and performance values were calculated for four different metrics – sensitivity, specificity, precision and F1-score –. Elde edilen sonuçlar literatürde iyi bilinen 9 farklı algoritma – AAA, CS, DEA, GWO, HBA, MPA, RSA, SAO, SCA – ile oluşturulan hibrit YSA modelleri ile karşılaştırılarak ortalama başarı sıralamaları (OBS) hesaplanmıştır. The results obtained were compared with hybrid ANN models created with 9 different algorithms well-known in the literature – AAA, CS, DEA, GWO, HBA, MPA, RSA, SAO, SCA – and average success rankings (ASR) were calculated. When the results were examined, it was observed that the proposed ANN-LevySAO model ranked first with a superior performance than the compared models in all four metrics. When the performances of the models were compared one-to-one in terms of win/lost/draw, it was seen that the proposed model achieved more wins than all other models. Wilcoxon's signed-rank test was applied to determine whether the results obtained from the ANN-LevySAO model were statistically işaretificant. Statistical results show that the proposed model produces işaretificant results within a 95% confidence interval in most of the data sets. In addition, when the error convergence performances of the models during the training phase were examined, it was seen that the proposed model had a faster convergence performance than the models compared in many data sets.

Benzer Tezler

  1. Modelling rainfall-runoff processes in Kabul river basin using arc swat model

    Kabul nehir havsazında yağış-akış olaylarının arc swat modeli kullanılarak modellenmesi

    HAMIDULLAH TANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR

  2. Moleküler kristallerin erime teorisi katı-katı, katı-sıvı ve sıvı kristal faz geçişleri

    A theory of melting of molecular crystals: Solid-solid, solid-liquid and liquid crystalline phase transitions

    ŞÜKRÜ ÖZGAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Fizik ve Fizik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

  3. Derece gün metodu ve Eskişehir için derece gün değerlerinin tespiti

    Degree day method and determination of degree day values for Eskişehir

    ÖMÜR AKBAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Makine MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYDAR ARAS

  4. Koşullandırma sistemlerinin geleneksel ve modifiye asfalt karışımlar üzerindeki etkilerinin araştırılması

    Investigation of effects of conditioning systems on conventional and modified asphalt mixtures

    EROL İSKENDER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    UlaşımKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ATAKAN AKSOY

  5. Reconstruction of the paleoclimate on Dedegol Mountain with paleoglacial records and numerical ice flow models

    Eski buzul kayıtları ve sayısal buzul akış modelleriyle Dedegöl Dağı paleoiklim rekonstrüksüyonu

    ADEM CANDAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Katı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKİF SARIKAYA