YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ. Umut FIRAT

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ. Umut FIRAT"

Transkript

1 YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ Umut FIRAT Öz: Depremler yeryüzünde en çok yıkıma neden olan doğal afetlerdir. Bu durum, depremlerin önceden tahmin edilmesi fikrini çekici kılmaktadır. Bu çalışmada, depremlerin önceden tahmini için bir ön çalışma yapılmıştır. Bu ön çalışma depremlerin nasıl bir eğilim izlediği üzerinedir. Veri kümesi olarak İstanbul ve çevresinde yılları arasında gerçekleşen deprem verileri kullanılmıştır. Bu veri kümesiyle genelleştirilmiş regresyon sinir ağı(grnn) eğitilmiştir. Test sonucunda GRNN ile eğilimi kestirmede önemli başarı oranları elde edilmiştir. Sonuçlar henüz yeterli ve kapsamlı olmasa da, gelecek çalışmalar için umut vericidir. Anahtar Kelimeler: Deprem Kestirimi, Yapay Sinir Ağı, GRNN Giriş Her bir elemanı belirli bir t anında kaydedilen x t gözlem setine zaman serisi adı verilir. Gözlem ayrık zamanlarda gerçekleştirilirse zaman serisi ayrık zaman serisi adını alır. Gözlem, belirli zaman aralıklarında sürekli yapıldığında ise zaman serisi sürekli zaman serisi olur. Zaman serilerinin analizi, zaman serilerini bileşenlere ayrıştırmaya götürmüştür. Her bileşen, zaman serisini etkileyen önemli birer faktör olarak ortaya çıkar. Zaman serileri için üç önemli bileşen tanımlanmıştır. Trend(eğilim), zaman serisinin uzun vadeli iniş-çıkış eğilimini işaret eder. Seasonality(mevsimsellik), zaman serisinin belirli bir zaman aralığındaki peryodik davranışını belirtir. Eğilim ve mevsimsel bileşen kaldırıldığında, geriye kalan dalgalanma zaman serisinin irregular(düzensiz) bileşeni olarak adlandırılır. Eğer bir zaman serisi geçmiş değerlerinden tam olarak kestirilebiliyorsa, bu zaman serisi deterministik(tayin edilebilir) olarak adlandırılır. Aksi halde, yani, geçmiş değerlerin sadece gelecekteki davranışın olasılığını işaret ettiği durumda zaman serisi istatistikseldir. Belirli gözlem aralıkları için değeri değişmeyen zaman serileri ise durağandır. Bu bilgiler ışığında, bu çalışmada veri kümesi olarak kullanılan yılları arasında İstanbul ve çevresinde gerçekleşen depremlerin oluşturduğu zaman serisi, ayrık, tayin edilemez(deterministik olmayan), durağan olmayan bir zaman serisidir. Ancak daha da önemlisi bu zaman serisi kaotik bir zaman serisidir. Bir başka deyişle, başlangıç koşullarına aşırı hassas, alabileceği değerler belli olasılıklar dâhilinde olan, ancak hiçbir zaman tam olarak kestirilemeyen bir zaman serisi (Golovko, Savitsky, Maniakov, 2003). Burada İstanbul ve çevresi derken doğu meridyenleri ve kuzey paralelleri arasında kalan bölge kastedilmektedir. Kullanılan Yöntem Veri Kümesi Bu bölümde çalışmada kullanılan veri kümesi ve yapay sinir ağı hakkında bilgi verilmektedir. Bilindiği üzere depremler farklı büyüklük ölçüleriyle ifade edilirler. Bu çalışmada bu ölçülerden zamana bağlı büyüklük değeri(md) kullanılmıştır. Bu veriler Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi nden temin edilmiştir[2]. İstanbul ve çevresinde 1997 ile 2003 yılları arasında gerçekleşen tüm depremlerin Md değerleri veri kümesini oluşturmaktadır. Bir başka deyişle, 7 yıl üzerinden hesaplanırsa veri kümesi toplam 2740 örnekten oluşmaktadır. Örnek değerleri 0 ile 7,4 arasında değişmektedir. Bu değerler işlem kolaylığı açısından 0 ile 1 arasına ölçeklenmiştir. Şekil 1 de kullanılan veri kümesi görülmektedir. 1348

2 Şekil 1 Veri Kümesi Ağ Yapısı Bu çalışmada yapay sinir ağı olarak genelleştirilmiş regresyon ağı(grnn) kullanılmıştır. GRNN, radyal tabanlı ağların genellikle fonksiyon yaklaştırma problemi için kullanılmakta olan özel bir halidir ve giriş ve çıkış arasında eğitim kümesinden elde ettiği bulgularla herhangi sıradan bir fonksiyona yaklaşabilir (Yıldırım, Ciğizoğlu, 2002). Giriş vektörü 3, 4, 5, 6 ve 7 uzunluklu seçilerek her bir giriş için bir sonraki çıkış değeri ağa öğretilmiştir. Bir diğer deyişle, örneğin 3 uzunluklu giriş vektörü için 3 deprem büyüklüğü ağa girilmiş, bir sonraki depremin büyüklüğü ise eğitme hedefi olarak kullanılmıştır. Bu durum Şekil 2 de gösterilmiştir. Bu problem bir fonksiyon yaklaştırma problemidir. Dolayısıyla GRNN bu problemin çözümünde kullanılabilecek uygun ağlardan biridir. Şekil 2. Zaman Serisi Tahmini İçin Kullanılan Üç Girişli Yapı GRNN popüler olarak kullanılan çok katmanlı algılayıcı(mlp) gibi iteratif bir eğitme işlemine gerek duymaz. Bu ağın bir diğer özelliği ise, eğitme verisinin boyutları arttıkça kestirim hatasının sıfıra yaklaşmasıdır. GRNN, radyal tabanlı fonksiyon ağının(rbf) özel bir halidir ve istatistiksel bir teknik olan kernel regresyonuna dayanır. Regresyon(gerileme) yöntemi sayesinde ortalama karesel hata minimuma indirilerek çıkış değeri kestirilir(yıldırım, 2004). 1349

3 Sonuçlar Uygulama Eğitme başarısı hesaplanırken gerçek değerin ve kestirilen değerin aynı olması şartı koşulmuştur. Test başarısı hesaplanırken ise %10 luk bir hata payı kabul edilmiştir. Bir başka deyişle, örneğin gerçek değeri 3.0 olan bir büyüklük %10 luk yanılma payıyla kestirildiğinde ( arası) bu doğru kabul edilmiştir. Sonuçlar Tablo 1 de görülmektedir. Satırlar giriş vektörünün 3 ile 7 arasında değişen uzunluğunu göstermektedir. Sütunlar ise farklı test kümesi boyutları için eğitme ve test başarı yüzdelerini içermektedir. Bu tabloya göre giriş vektörünün uzunluğu arttıkça eğitme başarısı ciddi oranlarda artmaktadır. Test başarısı ise giriş vektörü uzunluğundan bağımsız görünmektedir. Ancak düşük boyutlu giriş vektörü durumunda genellikle daha başarılı test sonuçları elde edilmiştir. Tabloya bir de veri kümesi büyüklüğü açısından bakılabilir. Veri kümesi büyüdükçe eğitme başarısında önemli bir değişme olmamaktadır. Test başarısı ise dalgalı bir seyir izlemektedir. Bu da en uygun test kümesi büyüklüğünü saptamayı zorlaştıran bir durumdur. Şekil 3 ve Şekil 4 te 4 uzunluklu giriş vektörü ve 300 değerlik test kümesi için sırasıyla eğitme ve test grafikleri görülmektedir. Mavi grafikler depremin zaman içindeki gerçek seyrini, kırmızı olanlar ise yapay sinir ağının kestirdiği eğilimi göstermektedir. Tablo 1. GRNN in Eğitme ve Test Sonuçları (Yüzde Olarak) TEST Gir. Vek. Uzn. eğitme test eğitme test eğitme test eğitme test eğitme test eğitme test

4 Şekil 3. 4 Uzunluklu Giriş Vektörü Ve 300 Değerlik Test Kümesi İçin Eğitme Grafiği Şekil 4. 4 Uzunluklu Giriş Vektörü ve 300 Değerlik Test Kümesi İçin Test Grafiği 1351

5 Sonuç Sonuç olarak, bu çalışmada yapay sinir ağlarıyla depremlerin önceden kestirimi için istatistiksel anlamda bir ön çalışma yapılmıştır. Bu çalışma göstermiştir ki en azından depremlerin uzun vadeli eğilimi makul başarı oranlarıyla kestirilebilir. Buna rağmen sonuçlar henüz yeterli düzeyde değildir. Önemli olan orta ve yüksek şiddetteki (Md değeri 4,0 dan yukarı) depremlerin kısa vadeli kestirimindeki başarıdır. Bunun için veri kümesi boyutlarının arttırılması, yapay sinir ağı için en uygun giriş vektör uzunluğunun belirlenmesi, eğitme-test verisi dağılımının iyi yapılması vs. gibi konulara dikkat edilmelidir. Ayrıca kestirimin değeri büyüklüğün yanında zamanında tahmin edilebilmesiyle artacaktır. Tüm bu sorunlara rağmen, istatistiksel yöntemler ve yapay sinir ağlarının depremlerin tahmininde kullanılabilecek önemli araçlar olduğu açıktır. Teşekkür Bu çalışmada kullanılan veri kümesinin alındığı Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ne teşekkürü bir borç bilirim. KAYNAKLAR 1 YILDIRIM, T., CİGİZOGLU, H. K.(2002), Comparison of generalized regression neural network and MLP performances on hydrologic data forecasting 2 Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi, 3 GOLOVKO, V., SAVITSKY, Y., MANIAKOV, N.(2003), Neural Networks for Signal Processing in Measurement Analysis and Industrial Applications: the Case of Chaotic Signal Processing 4 YILDIRIM, T., Yapay Sinir Sistemleri Tasarımı Ders Notları (Teksir, Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Fakültesi, 2004) 1352

SÜREKLİ DOĞAL GERİLİM VERİLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ, DEPREM ve YAĞIŞLARLA İLİŞKİSİ

SÜREKLİ DOĞAL GERİLİM VERİLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ, DEPREM ve YAĞIŞLARLA İLİŞKİSİ SÜREKLİ DOĞAL GERİLİM VERİLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ, DEPREM ve YAĞIŞLARLA İLİŞKİSİ ÖZET: Petek SINDIRGI 1 ve İlknur KAFTAN 2 1 Yardımcı Doçent Dr. Jeofizik Müh. Bölümü, Dokuz Eylül

Detaylı

27 KASIM 2013 MARMARA DENİZİ DEPREMİ

27 KASIM 2013 MARMARA DENİZİ DEPREMİ B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE. ULUSAL DEPREM İZLEME MERKEZİ 27 KASIM 2013 MARMARA DENİZİ DEPREMİ BASIN BÜLTENİ 27 Kasım 2013 tarihinde Marmara Ereğlisi Açıklarında (Tekirdağ) Marmara Denizi nde yerel

Detaylı

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

Boğaziçi Üniversitesi. Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü. Ulusal Deprem İzleme Merkezi

Boğaziçi Üniversitesi. Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü. Ulusal Deprem İzleme Merkezi Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Ulusal Deprem İzleme Merkezi 10 HAZİRAN 2012 ÖLÜDENİZ AÇIKLARI - FETHİYE (MUĞLA) DEPREMİ 10 Haziran 2012 Türkiye saati ile 15 44

Detaylı

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler Mühendislikte İstatistik Yöntemler Referans Kitaplar Türkçe : Mühendisler için İstatistik, Mehmetçik Bayazıt, Beyhan Oğuz, Birsen Yayınevi Mühendislikte İstatistik Metodlar, Erdem KOÇ,ÇÜ, Müh.Mim.Fak.

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

FAYLARDA YIRTILMA MODELİ - DEPREM DAVRANIŞI MARMARA DENİZİ NDEKİ DEPREM TEHLİKESİNE ve RİSKİNE FARKLI BİR YAKLAŞIM

FAYLARDA YIRTILMA MODELİ - DEPREM DAVRANIŞI MARMARA DENİZİ NDEKİ DEPREM TEHLİKESİNE ve RİSKİNE FARKLI BİR YAKLAŞIM FAYLARDA YIRTILMA MODELİ - DEPREM DAVRANIŞI MARMARA DENİZİ NDEKİ DEPREM TEHLİKESİNE ve RİSKİNE FARKLI BİR YAKLAŞIM Ramazan DEMİRTAŞ Afet İşleri Genel Müdürlüğü Deprem Araştırma Dairesi, Aktif Tektonik

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri

Tahminleme Yöntemleri PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü Tahminleme Yöntemleri 2012-2013 Bahar Yarıyılı 1 İçerik 1. Talep Tahmini Kavramı 2. Talep Tahminlerinin Kullanım Yeri 3. Talep Tahmin Modelleri

Detaylı

Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu

Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu Prof. Dr. Ahmet BurçinYERELİ Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi,

Detaylı

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5 Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM - 169 - İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM Cemalettin Dönmez * Özet Türkiye de inşaat mühendisliğinde lisans sonrası eğitimin hacim ve temel uzmanlık

Detaylı

HATA VE HATA KAYNAKLARI...

HATA VE HATA KAYNAKLARI... İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1 Giriş... 1 1.2 Sayısal Analizin İlgi Alanı... 2 1.3 Mühendislik Problemlerinin Çözümü ve Sayısal Analiz... 2 1.4 Sayısal Analizde Bilgisayarın Önemi... 7 1.5 Sayısal Çözümün

Detaylı

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.

Detaylı

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ

BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ 1 BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ Veri seti; satırlarında gözlem birimleri, sütunlarında ise değişkenler bulunan iki boyutlu bir matristir. Satır ve sütunların kesişim bölgelerine 'hücre

Detaylı

B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE.

B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE. B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE. ULUSAL DEPREM İZLEME MERKEZİ 23 OCAK 2015 UĞURLUPINAR-MUSTAFAKEMALPAŞA (BURSA) DEPREMİ BASIN BÜLTENİ 23 Ocak 2015 tarihinde Uğurlupınar-Mustafakemalpaşa da (Bursa) yerel

Detaylı

DOĞU KARADENİZ BÖLGESİNDE SON YILLARDA YAPILAN PATLATMALARLA OLUŞAN DEPREMLERİN AYIRT EDİLMESİ

DOĞU KARADENİZ BÖLGESİNDE SON YILLARDA YAPILAN PATLATMALARLA OLUŞAN DEPREMLERİN AYIRT EDİLMESİ DOĞU KARADENİZ BÖLGESİNDE SON YILLARDA YAPILAN PATLATMALARLA OLUŞAN DEPREMLERİN AYIRT EDİLMESİ Yılmaz, Ş. 1, Bayrak, Y. 2 1 Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Mühendisliği,

Detaylı

25 OCAK 2005 HAKKARİ DEPREMİ HAKKINDA ÖN DEĞERLENDİRME

25 OCAK 2005 HAKKARİ DEPREMİ HAKKINDA ÖN DEĞERLENDİRME 25 OCAK 2005 HAKKARİ DEPREMİ HAKKINDA ÖN DEĞERLENDİRME Ömer Emre, Ahmet Doğan, Selim Özalp ve Cengiz Yıldırım Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü Jeoloji Etütleri Dairesi Yer Dinamikleri Araştırma ve

Detaylı

Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi

Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi IEEE 15. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı - 2007 Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi Erdal Panayırcı

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Doç. Dr. Bilge Karaçalı Biyomedikal Veri İşleme Laboratuvarı Elektrik-Elektronik

Detaylı

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri-2

Tahminleme Yöntemleri-2 PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Tahminleme Yöntemleri-2 İçerik 1. Mevsimsel Değişim Bazlı Teknik 2. Box-Jenkins Modelleri 3. Tahmin Yöntemlerini Uygulamada Dikkat Edilmesi

Detaylı

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12

Detaylı

KOK KÖMÜRÜ, RAFİNE EDİLMİŞ PETROL ÜRÜNLERİ VE NÜKLEER YAKIT İMALATI Hazırlayan Seher OZAN DÜNDAR Kıdemli Uzman 302 1. SEKTÖRÜN TANIMI Kok kömürü, rafine edilmiş petrol ürünleri ve nükleer yakıt imalatı

Detaylı

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi ALIŞTIRMA 2 GSYİH Bu çalışmamızda GSYİH serisinin toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma yöntemine göre modellenip modellenemeyeceği incelenecektir. Seri ilk olarak toplamsal ayrıştırma yöntemine göre analiz

Detaylı

Şekil 1. DEÜ Test Asansörü kuyusu.

Şekil 1. DEÜ Test Asansörü kuyusu. DOKUZ EYLÜL ÜNĐVERSĐTESĐ TEST ASANSÖRÜ KUYUSUNUN DEPREM YÜKLERĐ ETKĐSĐ ALTINDAKĐ DĐNAMĐK DAVRANIŞININ ĐNCELENMESĐ Zeki Kıral ve Binnur Gören Kıral Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine

Detaylı

Üç Boyutlu Serpilme (Saçılım) Grafikleri

Üç Boyutlu Serpilme (Saçılım) Grafikleri Üç Boyutlu Serpilme (Saçılım) Grafikleri 3D Scatterplot of boy vs kol vs bacak 90 boy 0 70 0 90 70 00 0 bacak 0 0 90 kol 3D Scatterplot of kol vs omuz vs kalca 90 kol 0 70 00 kalca 0 0 0 0 00 omuz Merkez

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

MAGNET (Marmara Sürekli GPS Ağı) İstasyonlarının Dönemsel Etkiler Açısından Kampanya GPS Ölçmelerine Katkıları

MAGNET (Marmara Sürekli GPS Ağı) İstasyonlarının Dönemsel Etkiler Açısından Kampanya GPS Ölçmelerine Katkıları MAGNET (Marmara Sürekli GPS Ağı) İstasyonlarının Dönemsel Etkiler Açısından Kampanya GPS Ölçmelerine Katkıları Ali ÖZKAN1, Ergin TARI, Rahşan ÇAKMAK1, Semih ERGİNTAV3 Özet GPS sinyalleri, periyodu yarım

Detaylı

SİSMOTEKTONİK (JFM ***)

SİSMOTEKTONİK (JFM ***) SİSMOTEKTONİK (JFM ***) Prof. Dr. Murat UTKUCU Sakarya Üniversitesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü 22.02.2016 Murat UTKUCU 1 Dersin Amacı ve öğrenim çıktıları Öğrenciye deprem-tektonik ilişkisinin ve deprem

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ Doç. Dr. İhsan KAYA Markov Analizi Markov analizi, bugün çalışan bir makinenin ertesi gün arızalanma olasılığının

Detaylı

28 ARALIK 2013 ANTALYA KÖRFEZİ - AKDENİZ DEPREMİ

28 ARALIK 2013 ANTALYA KÖRFEZİ - AKDENİZ DEPREMİ B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE. ULUSAL DEPREM İZLEME MERKEZİ 28 ARALIK 2013 ANTALYA KÖRFEZİ - AKDENİZ DEPREMİ BASIN BÜLTENİ 28 Aralık 2013 tarihinde Antalya Körfezi Açıkları Akdeniz de yerel saat ile

Detaylı

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ Melih Tuğrul, Serkan Er Hexagon Studio Araç Mühendisliği Bölümü OTEKON 2010 5. Otomotiv Teknolojileri Kongresi 07 08 Haziran

Detaylı

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri. Giriş Veri kümesi. Ortalamalar iki grupta incelenir. A. Duyarlı olan ortalama. B. Duyarlı olmayan ortalama

Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri. Giriş Veri kümesi. Ortalamalar iki grupta incelenir. A. Duyarlı olan ortalama. B. Duyarlı olmayan ortalama GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Safa KARAMAN 1 2 Giriş Veri kümesi Verileri betimlemenin ve özetlemenin bir diğer yolu da verilerin bir

Detaylı

1.2. Aktif Özellikli (Her An Deprem Üretebilir) Tektonik Bölge İçinde Yer Alıyor (Şekil 2).

1.2. Aktif Özellikli (Her An Deprem Üretebilir) Tektonik Bölge İçinde Yer Alıyor (Şekil 2). İzmir Metropol Alanı İçin de Yapılan Tübitak Destekli KAMAG 106G159 Nolu Proje Ve Diğer Çalışmalar Sonucunda Depreme Dayanıklı Yapı Tasarımı İçin Statik ve Dinamik Yükler Dikkate Alınarak Saptanan Zemin

Detaylı

ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS

ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS Bu çalışmada Ulusal Sınai Endeks serisiyle ilgili analizler yapılacaktır. Öncelikle seri oluşturulur. Data dan Define Dates e girilir oradan weekly,days(5) işaretlenir ve

Detaylı

1. Toplam Harcama ve Denge Çıktı

1. Toplam Harcama ve Denge Çıktı DERS NOTU 03 TOPLAM HARCAMALAR VE DENGE ÇIKTI - I Bugünki dersin içeriği: 1. TOPLAM HARCAMA VE DENGE ÇIKTI... 1 HANEHALKI TÜKETİM VE TASARRUFU... 2 PLANLANAN YATIRIM (I)... 6 2. DENGE TOPLAM ÇIKTI (GELİR)...

Detaylı

BÜRO, MUHASEBE VE BİLGİ İŞLEM MAKİNELERİ İMALATI Hazırlayan M. Emin KARACA Kıdemli Uzman

BÜRO, MUHASEBE VE BİLGİ İŞLEM MAKİNELERİ İMALATI Hazırlayan M. Emin KARACA Kıdemli Uzman BÜRO, MUHASEBE VE BİLGİ İŞLEM MAKİNELERİ İMALATI Hazırlayan M. Emin KARACA Kıdemli Uzman 516 1. SEKTÖRÜN TANIMI Büro, muhasebe ve bilgi işlem makineleri imalatı ISIC Revize 3 ve NACE Revize 1 sınıflandırmasına

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

EN BÜYÜK OLASILIK YÖNTEMİ KULLANILARAK BATI ANADOLU NUN FARKLI BÖLGELERİNDE ALETSEL DÖNEM İÇİN DEPREM TEHLİKE ANALİZİ

EN BÜYÜK OLASILIK YÖNTEMİ KULLANILARAK BATI ANADOLU NUN FARKLI BÖLGELERİNDE ALETSEL DÖNEM İÇİN DEPREM TEHLİKE ANALİZİ EN BÜYÜK OLASILIK YÖNTEMİ KULLANILARAK BATI ANADOLU NUN FARKLI BÖLGELERİNDE ALETSEL DÖNEM İÇİN DEPREM TEHLİKE ANALİZİ ÖZET: Y. Bayrak 1, E. Bayrak 2, Ş. Yılmaz 2, T. Türker 2 ve M. Softa 3 1 Doçent Doktor,

Detaylı

MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ

MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ Levent AKSOY e-posta: levent@ehb.itu.edu.tr Neslihan Serap ŞENGÖR e-posta: neslihan@ehb.itu.edu.tr Elektronik ve

Detaylı

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu SAÜ 3. BÖLÜM VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 3.2.Grafiksel Sunumlar 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla

Detaylı

Temel Kavramlar. Bağlanım Çözümlemesi. Temel Kavramlar. Ekonometri 1 Konu 6 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Temel Kavramlar. Bağlanım Çözümlemesi. Temel Kavramlar. Ekonometri 1 Konu 6 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Bağlanım Çözümlemesi Temel Kavramlar Ekonometri 1 Konu 6 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

SANAYİDE GELİŞMELER VE İSTİHDAM EĞİLİMLERİ. Esra DOĞAN, Misafir Araştırmacı. Mehmet Furkan KARACA, Yardımcı Araştırmacı

SANAYİDE GELİŞMELER VE İSTİHDAM EĞİLİMLERİ. Esra DOĞAN, Misafir Araştırmacı. Mehmet Furkan KARACA, Yardımcı Araştırmacı 15 Mayıs 2014 SANAYİDE GELİŞMELER VE İSTİHDAM EĞİLİMLERİ Esra DOĞAN, Misafir Araştırmacı Mehmet Furkan KARACA, Yardımcı Araştırmacı Hanehalkı İşgücü Anketinde Yeni Düzenlemeler Avrupa Birliğine tam uyum

Detaylı

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Nitel Tepki Bağlanım Modelleri Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve Ekonometri 2 Konu 18 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Doğrusal-Dışı Yaklaşım ve UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons

Detaylı

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR Heysem Kaya, A. Mehdi Erçetin, A. Ali Salah, S. Fikret Gürgen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi / Istanbul Akademik Bilişim'14, Mersin, 05.02.2014

Detaylı

DEPREM TEHLİKE VE RİSK ÇALIŞMALARINDA SİSMOLOJİK GÖZLEM AĞLARININ ÖNEMİ: TÜRKİYE ULUSAL SİSMOLOJİK GÖZLEM AĞINDAKİ SON GELİŞMELER, 2011

DEPREM TEHLİKE VE RİSK ÇALIŞMALARINDA SİSMOLOJİK GÖZLEM AĞLARININ ÖNEMİ: TÜRKİYE ULUSAL SİSMOLOJİK GÖZLEM AĞINDAKİ SON GELİŞMELER, 2011 DEPREM TEHLİKE VE RİSK ÇALIŞMALARINDA SİSMOLOJİK GÖZLEM AĞLARININ ÖNEMİ: TÜRKİYE ULUSAL SİSMOLOJİK GÖZLEM AĞINDAKİ SON GELİŞMELER, 2011 1 Kılıç, T., 1 Kartal, R.F., 1 Zünbül, S., 1 Kadirioğlu, F.T., 1

Detaylı

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE.

B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE. B.Ü. KANDİLLİ RASATHANESİ ve DAE. ULUSAL DEPREM İZLEME MERKEZİ 10 ŞUBAT 2015 GÖZLÜCE-YAYLADAĞI (HATAY) DEPREMİ BASIN BÜLTENİ 10 Şubat 2015 tarihinde Gözlüce-Yayladağı nda (Hatay) yerel saat ile 06:01 de

Detaylı

bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ

bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ - 150110046 İÇERİK Uygulama ve uygulamaya ilişkin temel kavramların tanıtımı Uygulamanın yapısı Ön yüz Veritabanı Web Servisler K-Means Algoritması ile kategori

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MÜHENDİSLİKTE DENEYSEL METOTLAR II ZAMANA BAĞLI ISI İLETİMİ 1.Deneyin Adı: Zamana bağlı ısı iletimi. 2. Deneyin

Detaylı

İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri. Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue

İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri. Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue İşaretler: Bilgi taşıyan işlevler Sistemler: İşaretleri işleyerek yeni işaretler

Detaylı

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004

Detaylı

Bölgesel Deprem-Tsunami İzleme ve Değerlendirme Merkezi

Bölgesel Deprem-Tsunami İzleme ve Değerlendirme Merkezi Bölgesel Deprem-Tsunami İzleme ve Değerlendirme Merkezi Yavuz GÜNEŞ TA2MYG Jeofizik Mühendisi İş Güvenliği Uzmanı Deprem ve Afet Eğitmeni gunesy@boun.edu.tr www.yavuzgunes.com 1 Ekim 2016 EMO Afetlerde

Detaylı

Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı

Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı MATRİS Gündem Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sisteminin İhtiyaç

Detaylı

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ Anten Parametrelerinin Temelleri Samet YALÇIN Anten Parametrelerinin Temelleri GİRİŞ: Bir antenin parametrelerini tanımlayabilmek için anten parametreleri gereklidir. Anten performansından

Detaylı

2014 NİSAN AYI ENFLASYON RAPORU

2014 NİSAN AYI ENFLASYON RAPORU 2014 NİSAN AYI ENFLASYON RAPORU HAZIRLAYAN 05.05.2014 RAPOR Doç. Dr. Murat BİRDAL - İktisat Fakültesi İktisat Bölümü Yrd. Doç. Dr. Sema ULUTÜRK AKMAN - İstatistik Araştırma Merkezi Araş. Gör. Hakan BEKTAŞ

Detaylı

MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: SORULAR-CEVAPLAR

MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: SORULAR-CEVAPLAR MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: 1- (24 Puan) Şekildeki 5.08 cm çaplı 38.1 m uzunluğunda, 15.24 cm çaplı 22.86 m uzunluğunda ve 7.62 cm çaplı

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Oğuz KAYNAR * Serkan TAŞTAN ** ÖZ Bu çalışmada zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan Box-Jenkis modelleri

Detaylı

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 ÜNİTE:1 İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2 Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 Ortalamalar, Değişkenlik ve Dağılma Ölçüleri ÜNİTE:4 Endeksler ÜNİTE:5

Detaylı

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi

Detaylı

Forex Göstergeler. www.ifcmarkets.com

Forex Göstergeler. www.ifcmarkets.com Forex Göstergeler Forex piyasasında teknik analiz yaparken trader lar için ana araçlardan biri trend göstergesidir. Ataletinin bir sonucu olarak bu gösterge seti eğilimli piyasa sırasında fiyat hareketinin

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun Portföy Yönetimi Yatırım Kumar Adil Oyun 1 2 Getiri Kavramı Risk ve Getiri Kavramı Genel Kural: Getiriyi Sev, Riskten Kaç Faydayı Maksimize Et! Hisse Senedinde getiri iki kaynaktan oluşur. : Sermaye Kazancı

Detaylı

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun Portföy Yönetimi 1 Yatırım Kumar Adil Oyun 2 Risk ve Getiri Kavramı Genel Kural: Getiriyi Sev, Riskten Kaç Faydayı Maksimize Et! 3 Getiri Kavramı Hisse Senedinde getiri iki kaynaktan oluşur. : Sermaye

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM FİNAL PROJE ÖDEVİ

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM FİNAL PROJE ÖDEVİ BİLGİSAYA DESTEKLİ TASAIM FİNAL POJE ÖDEVİ Teslim Tarihi 22 Ocak 2014 (Saat 17:00) Ödev rapru elden teslim edilecektir. İlgili MATLAB dsyaları ise sduehmcad@gmail.cm adresine gönderilecektir. Elden teslimler

Detaylı

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ 1.1. Giriş Kinematik, daha öncede vurgulandığı üzere, harekete sebep olan veya hareketin bir sonucu olarak ortaya çıkan kuvvetleri dikkate almadan cisimlerin hareketini

Detaylı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,

Detaylı

BULANIK SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA BİYOMEDİKAL İMGELERİN GÜRÜLTÜ BİLEŞENLERİNDEN ARINDIRILMASI

BULANIK SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA BİYOMEDİKAL İMGELERİN GÜRÜLTÜ BİLEŞENLERİNDEN ARINDIRILMASI BULANIK SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA BİYOMEDİKAL İMGELERİN GÜRÜLTÜ BİLEŞENLERİNDEN ARINDIRILMASI M. Emin YÜKSEL 1 Alper BAŞTÜRK 1 M. Tülin YILDIRIM 2 1 Erciyes Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektronik

Detaylı

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

NX Motion Simulation:

NX Motion Simulation: NX Motion Simulation: Mekanizma Hareket Analizi UNIGRAPHICS NX yazılımının modüllerinden biri olan NX Motion Simulation, NX Dijital Ürün Tasarımı ailesinin mühendislik bileşenlerinden birisidir. Motion

Detaylı

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Fatih Kölmek ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Türkiye Elektrik Piyasası Dengeleme ve Uzlaştırma Mekanizması Fiyat Tahmin Modelleri Yapay Sinir

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr

Detaylı

16 NİSAN 2015 GİRİT (YUNANİSTAN) DEPREMİ

16 NİSAN 2015 GİRİT (YUNANİSTAN) DEPREMİ 16 NİSAN 2015 GİRİT (YUNANİSTAN) DEPREMİ 16 Nisan 2015 günü Türkiye saati ile 21:07 de Akdeniz de oldukça geniş bir alanda hissedilen ve büyüklüğü M L : 6,1 (KRDAE) olan bir deprem meydana gelmiştir (Çizelge

Detaylı

Türkiye de Sigara Fiyatları ve Tüketim İlişkisi

Türkiye de Sigara Fiyatları ve Tüketim İlişkisi Türkiye de Sigara Fiyatları ve Tüketim İlişkisi Zeynep Önder Giriş Türkiye dünyadaki en büyük sigara tüketici ülkelerden biridir. A.B.D. Tarım Bakanlığı verilerine göre, 199-1999 yılları arasında dünyadaki

Detaylı

[ÇALINTI doktora tezi] veya [ÇALINTI tez] : Bekir Karlık,

[ÇALINTI doktora tezi] veya [ÇALINTI tez] : Bekir Karlık, [ÇALINTI doktora tezi] veya [ÇALINTI tez] : ----------------------------------------------------------Bekir Karlık, Çok Fonksiyonlu Protezler İçin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Miyoelektrik Kontrol,

Detaylı

5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri

5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri Elektrik devrelerinde ölçülebilen büyüklükler olan; 5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri Akım Gerilim Devrede bulunan kaynakların tiplerine göre değişik şekillerde olabilir. Zamana bağlı

Detaylı

24 MAYIS 2014 GÖKÇEADA AÇIKLARI - EGE DENİZİ DEPREMİ BASIN BÜLTENİ

24 MAYIS 2014 GÖKÇEADA AÇIKLARI - EGE DENİZİ DEPREMİ BASIN BÜLTENİ . ULUSAL DEPREM İZLEME MERKEZİ 24 MAYIS 2014 GÖKÇEADA AÇIKLARI - EGE DENİZİ DEPREMİ BASIN BÜLTENİ 24 Mayıs 2014 tarihinde Gökçeada Açıkları Ege Denizi nde yerel saat ile 12.25 de büyüklüğü Ml=6,5 olan

Detaylı

Bursa İl Sınırları İçerisinde Kalan Alanların Zemin Sınıflaması ve Sismik Değerlendirme Projesi

Bursa İl Sınırları İçerisinde Kalan Alanların Zemin Sınıflaması ve Sismik Değerlendirme Projesi Bursa İl Sınırları İçerisinde Kalan Alanların Zemin Sınıflaması ve Sismik Değerlendirme Projesi 17 Ağustos 1999, Mw=7.4 büyüklüğündeki Kocaeli depremi, Marmara Denizi içine uzanan Kuzey Anadolu Fayı nın

Detaylı

Sayı: 2006-34 26 Mayıs 2006. Toplantı Tarihi: 25 Mayıs 2006

Sayı: 2006-34 26 Mayıs 2006. Toplantı Tarihi: 25 Mayıs 2006 Sayı: 2006-34 26 Mayıs 2006 PARA POLİTİKASI KURULU DEĞERLENDİRMELERİ ÖZETİ Toplantı Tarihi: 25 Mayıs 2006 1. Para Politikası Kurulu (Kurul), kararlarını enflasyonun orta vadeli hedeflerle uyumlu olmasını

Detaylı

Bu durumu, konum bazında bileşenlerini, yani dalga fonksiyonunu, vererek tanımlıyoruz : ) 1. (ikx x2. (d)

Bu durumu, konum bazında bileşenlerini, yani dalga fonksiyonunu, vererek tanımlıyoruz : ) 1. (ikx x2. (d) Ders 10 Metindeki ilgili bölümler 1.7 Gaussiyen durum Burada, 1-d de hareket eden bir parçacığın önemli Gaussiyen durumu örneğini düşünüyoruz. Ele alış biçimimiz kitaptaki ile neredeyse aynı ama bu örnek

Detaylı

Sayı: 2012-35 / 13 Aralık 2012 EKONOMİ NOTLARI. Akım Verilerle Tüketici Kredileri Defne Mutluer Kurul

Sayı: 2012-35 / 13 Aralık 2012 EKONOMİ NOTLARI. Akım Verilerle Tüketici Kredileri Defne Mutluer Kurul Sayı: 212-3 / 13 Aralık 212 EKONOMİ NOTLARI Akım Verilerle Tüketici Kredileri Defne Mutluer Kurul Özet: Akım kredi verileri, kredilerin dönemsel dinamiklerini daha net ortaya koyabilmektedir. Bu doğrultuda,

Detaylı

1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde;

1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde; 1. GİRİŞ Bu bölümde; Kılavuzun amacı EViews Yardım EViews Temelleri ve Nesneleri EViews ta Matematiksel İfadeler EViews Ana Ekranındaki Alanlar 1.1. Kılavuzun amacı Ekonometri A. H. Studenmund tarafından

Detaylı

İktisadi Yönelim Anketi ve Reel Kesim Güven Endeksi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

İktisadi Yönelim Anketi ve Reel Kesim Güven Endeksi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama İktisadi Yönelim Anketi ve Reel Kesim Güven Endeksi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama İstatistik Genel Müdürlüğü Reel Sektör Verileri Müdürlüğü İçindekiler I- Amaç... 3 II- Çerçeve... 3 III- Kapsam... 3 IV-

Detaylı

altında ilerde ele alınacaktır.

altında ilerde ele alınacaktır. YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.acikders.org.tr adresini ziyaret

Detaylı

2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21

2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21 İçindekiler Önsöz İkinci Basım için Önsöz Türkçe Çeviri için Önsöz Gösterim xiii xv xvii xix 1 Giriş 1 1.1 Yapay Öğrenme Nedir?......................... 1 1.2 Yapay Öğrenme Uygulamalarına Örnekler...............

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı