Sefer planı geçiş izi limiti belirlenmesinde bulanık temelli hibrit bir model önerisi
A fuzzy-based hybrid model proposal for passage planning cross track limit determination
- Tez No: 934014
- Danışmanlar: DOÇ. DR. REMZİ FIŞKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deniz Bilimleri, Denizcilik, Marine Science, Marine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ordu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Gemilerde sefer planlamasında emniyetli seyir için belirlenmesi gereken önemli emniyet parametrelerinden biri, Geçiş İzi Limiti (Cross Track Limit-XTL) değeridir. Su üstü engelleri göz önüne alınarak tespit edilen bu değerler, gemiler için belirlenen rotanın sancak ve iskele tarafında yer alan emniyetli seyir alanını ifade eder. Uygulamada, bu değerler genellikle şirket politikaları ve/veya gemi kaptanı tarafından belirlenir. Ancak, kişisel tecrübe ve risk algısı, belirlenen limit değerlerine doğrudan etki eder. Gemi kazalarının büyük bir bölümünün insan kaynaklı olduğu göz önüne alındığında, emniyetli bir seyir sağlanabilmesi için XTL değerinin doğru bir şekilde belirlenmesi son derece önemlidir. Bu çalışmada, XTL değerlerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle belirlenmesi amaçlanmıştır. İlk olarak, akademik çalışmalar, şirket politikaları ve uzman görüşleri aracılığıyla XTL değerlerini etkileyen faktörler belirlenmiştir. Bu faktörler, açık denizler ve kısıtlı sular olmak üzere iki ayrı başlık altında incelenmiştir. Elde edilen bilgiler doğrultusunda hazırlanan veri toplama formu, 11 uzakyol gemi kaptanına sunulmuştur. Toplanan veriler ışığında, XTL değerini etkileyen faktörler Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Genişletilmiş Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHP) kullanılarak önem sırasına göre sıralanarak en yüksek etkiye sahip beşer faktör belirlenmiştir. Açık denizlerde ilk beş faktör gemi manevra kabiliyeti, gemi boyu, gemi eni, zabit tecrübesi ve gemi tipi olarak sıralanırken, kısıtlı sularda gemi draftı, CATZOC, trafik durumu, zabit tecrübesi ve gemi hızı olarak sıralanmıştır. Belirlenen bu faktörler temelinde bir Mamdani tip Bulanık Çıkarım Sistemi (Fuzzy Inference System-FIS) modeli oluşturulmuştur. Böylece, makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak XTL değerlerini öneren bir FIS modeli geliştirilmiştir. Sonuç olarak, gemi kaptanı ve/veya şirket politikaları ile belirlenen XTL değerlerinin, subjektif yargılardan arındırılarak, makine öğrenmesine dayalı bir karar destek modeli tarafından önerilmesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the important safety parameters that must be determined for safe navigation in voyage planning on ships is the Cross Track Limit (XTL) value. These values, determined by considering obstacles on the water, define the safe navigation area on the starboard and port sides of the ship's planned route. In practice, these values are typically set by company policies and/or the ship master. However, personal experience and risk perception significantly influence the established limits. Given that most ship accidents are attributed to human error, accurately determining the XTL value is crucial for ensuring safe navigation. This study aims to determine XTL values using machine learning methods. Initially, factors influencing XTL values were identified through academic studies, company policies, and expert opinions. These factors were categorized under two main headings: open sea and restricted waters. A data collection form, designed based on the obtained information, was presented to 11 oceangoings masters. Using the collected data, the factors affecting the XTL value were ranked in order of importance through the Fuzzy Extended Analytical Hierarchy Process (FE-AHP), a Multi-Criteria Decisions Making (MCDM) method. Then, the five factors with the highest impact were determined. While the first five factors in open seas were determined as ship maneuverability, ship length, ship breadth, watchkeeping officer experience and ship type, in confined waters they were determined as ship draft, CATZOC, traffic situation, watchkeeping officer experience and ship speed. Based on these determined factors, a Mamdani-type Fuzzy Inference System (FIS) model was created. This FIS model was designed to recommend XTL values using machine learning techniques. As a result, XTL values, traditionally determined by ship masters and/or company policies, are recommended by a decision support model based on machine learning, eliminating subjective judgments.
Benzer Tezler
- An analysis of the knowledge of earth sciences in Middle Byzantine histories, chronicles and military manuals (867-1204)
Orta Bizans dönemi tarih kaynakları, kronikleri ve askeri talimnamelerindeki yer bilimleri bilgisinin analizi (867-1204)
KUTSİ AYBARS ÇETİNALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim ve Teknoloji Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ MEHMET CELAL ŞENGÖR
- Köyceğiz Dalyan kanallarında turizm sektöründe faaliyet gösteren teknelerin sera gazı emisyonları ve iklim değişikliğine olan etkilerinin belirlenmesi, sıfır salımlı ulaşımın gerçekleştirilmesi için alt yapı oluşturulması
Determining the effects of boats operating in the tourism sector in Köyceğiz Dalyan channels on ghg emissions and climate change, creating infrastructure for zero emission transportation
AHMET MEKE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
CoğrafyaMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiÇevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET BALCI
- Seçilmiş üstün özellikli basma tip tütün (Nicotiana tabacum L.) hatlarının genotip X çevre interaksiyonları
Genotype X environment interactions of basma type tobacco (Nicotiana tabacum L.) lines selected for superior characteristics
DURSUN KURT
Doktora
Türkçe
2019
ZiraatTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNGÖR YILMAZ
- Deniz taşımacılık sektöründe Ro/Ro taşımacılığının yeri ile dünya ve Türkiye'de Ro/Ro işletmeciliğinin durumu
Başlık çevirisi yok
İHSAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Ulaşımİstanbul ÜniversitesiDeniz İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ ADAL