Simülasyon çıktılarında zaman serileri analizi
The time series for output analysis in simulation experiments
- Tez No: 96823
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. TÜLİN ARAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, Simülasyon, ARIMA, Benzetim, Çıktı analizi, Time Series, Simulation, ARIMA VI, Output analysis
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu tez çalışmasında, kesikli sistem simülasyonunda çıktı analizi yapılmıştır. İlk önce kesikli sistemlerin simûlasyonu tanımlanmış, performans ölçüleri ve diğer tahminler belirlenmiştir. Denge durumu ve durdurmalı simülasyon için çıktı analizi belirtilmiştir. Ayrıca klasik istatistiksel yöntemler olan yineleme, parti ortalaması, yineleyici yöntemlerden bahsedilmiştir. Bu çalışmada özellikle zaman serileri üzerinde durulmuş ve otoregresyon ve hareketli ortalama modelinin bütünleşik yaklaşımı olan ARIMA yöntemiyle veriler koşturulmuştur. Bu yöntemi uygularken MINITAB paket programı kullanılmıştır. Sonuç olarak; ENKISA ARIMA(1, 1, 0) modelinin daha uygun olduğu görülmüştür. ENKISA (1, 1, 1) verileri için uygun model bulunamamıştır. Yinelemeli ENKISA kuralında MA(1) ve MA(2) süreçleri AR(1) ve AR(2) süreçlerine benzer çıkmıştır. İGÖ kuralında x2 test istatistiği AR(2) için uyumu daha iyi bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
SUMMARY The Time Series for Output Analysis in Simulation Experiments In this study, output analysis have been performed in the discrete system simulation. Firstly, discrete system simulation has been described and measures of performance and other estimates are determined. Steady state and non-stationary simulation for output analysis have been emphasized. In addition, classic statistical methods are explained. In this study, especially time series have been explained and data has runned by ARIMA and has used MINITAB. Finally; the experiments show that the model of ENKISA ARIMA (1, 1, 0) is the most appropiate model. The appropiate model for the outputs of ENKISA (1, 1, 1) can not be found. The process of AR(1) and AR(2) are given the same process of MA(1) and MA(2) for the ENKISA model. For AR(2) the %2 test give more appropiate results for İGÖ model.
Benzer Tezler
- A situational awareness framework for connected autonomous vehicles
Bağlantılı otonom araçlar için durum farkındalık sistemi
DERYANUR TEZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- COSMO-CLM (CCLM) climate simulations over Turkey: Performance evaluation and climate projections for the 21st century
Türkiye için COSMO-CLM (CCLM) iklim simülasyonları: Performans değerlendirmesi ve 21. yüzyıl iklim projeksiyonları
CEMRE YÜRÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YURDANUR ÜNAL
- Yüksek çözünürlükteki bölgesel iklim modeli simülasyonu ile ekstrem iklim indekslerinin belirlenmesi
Defining extreme indices by using high resolution regional climate model simulation
FULDEN BATIBENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL
- Akdeniz üzerinde 21.yüzyıl iklim simülasyonlarının iki ayrı yüzey modeliyle karşılaştırmalı incelenmesi
Comparision of 21st century climate simulations driven by two different surface model over the mediterranean region
MERVE AÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. BARIŞ ÖNOL
- New deep learning based approaches for land cover classificationin satellite images
Uydu görüntülerinde arazi örtüsü sınıflandırması için yeni derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar
BAHAA AWAD
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER