Capturing behaviours of the advection-dispersion-reaction models through neural networks
Adveksiyon-dispersiyon-reaksiyon modellerinin davranışlarının sinir ağları ile tespiti
- Tez No: 930592
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT SARI, DR. ÖĞR. ÜYESİ TAHİR COŞGUN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, yapay zeka yaklaşımlarının yeni alanlarına yönelik bilgi sunmayı amaçlamakta olup, bu tekniklerin, özellikle adveksiyon ve dispersiyon davranışları içeren kısmi diferansiyel denklemlerle temsil edilen zorlu fiziksel süreçlerin davranışlarını öngörmek için nasıl uygulanabileceğini incelemektedir. Doğal süreçleri, belirgin özelliklerle tasvir etmek için kullanılan temel formüller olan adveksiyon-difüzyon ve üçüncü mertebeden dispersif kısmi diferansiyel denklemler, derin sinir ağı yaklaşımı ve fizik bilgili sinir ağları göz önünde bulundurularak ayrıntılı bir şekilde tartışılmıştır. Yöntemin uygulanmasının, özellikle de doğrusal olmayan ve dispersif davranışlar içeren dinamik doğal sistemlerin modellenmesinde önemli olduğu araştırılmıştır. Ayrıca, adveksiyonun baskın olduğu durumların sonuçları, derin sinir ağlarının fiziksel süreçler içindeki senaryoları etkili bir şekilde tespit ettiğiniı doğrulamıştır. Mevcut sonuçlarla karşılaştırıldığında, yaklaşım niteliksel olarak doğru çözümler üretmiş, kayıplar genellikle %0.01 civarında kalmıştır. Yöntem, en uygun kombinasyonu sağlamak için parametreleri açısından analiz edilmiş ve ayrıca geleneksel ayrıklaştırma tabanlı yöntemlerin çoğunu geride bırakmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to provide insight into new areas of artificial intelligence approaches by examining how these techniques can be applied to predict behaviours for difficult physical processes represented by partial differential equations, particularly equations involving advective and dispersive behaviours. The advection-diffusion and the third-order dispersive partial differential equations which are the key formulas used to depict natural processes with distinct characteristics have been elaborately discussed by the deep neural network approach and accounting for physics-informed neural network awareness. It has been investigated that the application of the method is essential for modeling dynamic natural systems especially when dealing with nonlinearities and dispersive behaviors. Moreover, the results of advection dominated cases have confirmed that the deep neural networks effectively have captured scenarios within physical processes. In comparison to the existing results, the approach has produced qualitatively correct solutions, with losses often remaining around 0.01%. The method has been analyzed in terms of its parameters to provide an optimal combination and it has also outperformed several traditional discretization-based methods.
Benzer Tezler
- Sosyal hesaplar matrisi ve Türkiye için bir uygulama
The Social accounting matrix and an application for Turkey
GÜLAY ŞENESEN(GÜNLÜK)
- İn vitro bitki doku kültürü teknikleri kullanılarak turunç bitkisinde (citrus aurantium L.) zamklanma hastalığı etmenine (phytophthora citrophthora Sm. and Sm. leonian) dayanıklı bitkiler elde etme olanaklarının araş...
Başlık çevirisi yok
CANAN CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
ZiraatÇukurova ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL KOÇ
- Ege Üniversitesi Süyo (HOMA) dalyanındaki balık avlama yöntemleri üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
RAŞİT GURBET
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Su ÜrünleriDokuz Eylül ÜniversitesiDavranış Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ATİLLA G. ALPBAZ
- Türkiye'nin ortadoğu ülkelerine yaptığı tarım ürünleri dış satımını geliştirme olanakları
Başlık çevirisi yok
ZÜHAL KARADOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
EkonomiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LATİF ÇAĞLAYAN
