Uzmanlık Tezi Sunumu AKARÇAY HAVZASINDA ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN DEĞERLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BELİRLENMESİ
|
|
- Gonca Ertuğ
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 AKARÇAY HAVZASINDA ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN DEĞERLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BELİRLENMESİ Uzmanlık Tezi Sunumu Bekir YILMAZ :00 Su Yönetimi Genel Müdürlüğü [Bakanlık 19.Kat Toplantı Salonu ]
2 0 Sunum Planı Tez Hakkında Aşamalar 1 Giriş 2 Amaç Su Yönetimi Karar Destek Sistemleri YSA ve ZS Yapay Zeka Yapay Sinir Ağları Yapay Sinir Hücresi Yapay Sinir Ağı Yapısı Öğrenme Zaman Serileri Regresyon YSA ile Zaman Serisi Tahmini NAR Ağı NARX Ağı Uygulama 3 4 Akarçay Havzası Veri Seti Veri Ön İşleme ve Normalizasyon YSA Modelleri Uygulama Aşamaları Sonuç ve Değerlendirme Çalışma Bulguları Gelecek Çalışmalar
3 1 Giriş Tez Hakkında Tez Hakkında Amaç Amaç Mevcut Durum İdeal Durum Strateji Yönetsel Plan İyileştirme Su Kütlesi / Havza Gelecekteki Durum Öngörü En İyi Karar
4 1 Giriş Tez Hakkında Tez Hakkında Amaç Amaç Öngörü Muhtemel Senaryolar Karar Simülasyonu En İyi Karar Öngörü Tahmin Edici Modeller Yapay Zeka Yapay Sinir Ağı [13] Türkiye Bilişim Derneği, «KAMUDA KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN KULLANIMI VE BİR MODEL ÖNERİSİ,» Türkiye Bilişim Derneği, Ankara, 2010.
5 1 Giriş Tez Hakkında Tez Hakkında Amaç Amaç Karar Destek Sistemi İş Zekası Simülasyon OLAP VT Araçlar Öngörü & Tahmin Matematiksel Modeller İstatistiksel Modeller YZ Tabanlı Modeller KDS Altyapısı Yapay Zeka Tabanlı Model Çözünmüş Oksijen (Pilot Parametre) Akarçay Havzası (Pilot Havza)
6 1 Giriş Tez Hakkında Tez Hakkında Amaç Amaç Akarçay Havzası Çözünmüş Oksijen Veri Tahmin 8 İstasyon YSA Modeli Diğer Parametreler Tahmin Yapay Sinir Ağı Pilot Havza Pilot Parametre YZ Tabanlı Model
7 1 Giriş Tez Hakkında Tez Hakkında Amaç Amaç Çözünmüş Oksijen Ekoloji Bitki Hayvan Mikroskobik Canlılar Alg Aktivitesi Kirlenme Derecesi Suyun kendini temizlemesi [23] Y. Karaaslan, Mogan Gölü'nün Kirletici Özümleme Kapasitesinin Model ile Değerlendirilmesi, İstanbul: Doktora Tezi, [24] O. Özkan, C. Kınacı ve Ş. Sağıroğlu, «Çözünmüş Oksijen Değişiminin Yapay Sinir Ağları ile Belirlenmesi: Kızılırmak Nehri Örneği,» İTÜ Mühendislik Dergisi, cilt 5, no. 3, pp , [11] Ş. Korkut, «Su Yönetimi Yönetimi Ders Notları,» Bülent Ecevit Üniversitesi, Zonguldak, 2012.
8 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA & ZS Aşamalar 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yapay Zeka Yapay Sinir Ağları Yapay Sinir Hücresi Yapay Sinir Ağı Yapısı Öğrenme Yayılım ve Öğrenme Algoritmaları Zaman Serileri Sürekli ve Kesikli Zaman Serileri Deterministik ve Stokastik Zaman Serileri Regresyon YSA ile Zaman Serisi Tahmini NAR Ağı NARX Ağı
9 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yapay Zeka Giriş Yapay Zeka İnsan Düşüncesi Taklit Benzetim Yapay Düşünce Tecrübe Öğrenme Problem Çözme
10 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yapay Zeka Makine Öğrenmesi Makine Öğrenmesi Klasik Programlama Algoritma Kural Tabanlı Dizilim Hızlı İşlem Yeteneği Öğrenme Çıkarsama Yapay Zeka Düşünme Yorumlama Öğrenme Çıkarsama Bilişsel Yetenekler [25] Ç. Elmas, Yapay Zeka Uygulamaları, Ankara: Seçkin Yayıncılık, 2011.
11 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yapay Zeka Makine Öğrenmesi Makine Öğrenmesi Sağlık Bankacılık Savunma Otomotiv Uzay Bilimleri Güvenlik [26] A. Uğur, «Günlük Yaşamda Yapay Zeka,» [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 3 Mart 2015].
12 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yapay Zeka Makine Öğrenmesi YZ Teknikleri Genetik Algoritmalar Destek Vektör Makineleri Yapay Sinir Ağları Sezgisel Algoritmalar [26] A. Uğur, «Günlük Yaşamda Yapay Zeka,» [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 3 Mart 2015].
13 Biyolojik Sinir Hücresi Giriş YSA & Zaman Serileri Uygulama Sonuç ve Değerlendirme 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Biyolojik Sinir Hücresi & Benzetim YSA Biyolojik Sinir Hücresi Dendrit Çekirdek Akson [27] İ. Çayıroğlu, «İleri Algoritma Analizi Ders Notları,» [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 1 Nisan 2015].
14 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Yapay Sinir Hücresi Yapay Sinir Hücresi C = f( n 1 Gn An Giriş Ağırlıklar Çekirdek Eşik Çıktı G1 G2 A1 A2 G3 A3 B f(b) C An Gn
15 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Doğrusal (Lineer) Aktivasyon Fonksiyonu Aktivasyon Fonksiyonları Sinüs Hiperbolik Tanjant Lineer Logaritmik Sigmoid Step [28] P. Sıbı, S. Jones ve P. Sıddarth, «Analysis of Different Activation Functions Using Back Propagation Neural Networks,» Journal of Theoretical and Applied Information Technology, cilt 47, no. 3, pp , 2013.
16 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Doğrusal (Lineer) Aktivasyon Fonksiyonu Aktivasyon Fonksiyonları f x = x [28] P. Sıbı, S. Jones ve P. Sıddarth, «Analysis of Different Activation Functions Using Back Propagation Neural Networks,» Journal of Theoretical and Applied Information Technology, cilt 47, no. 3, pp , 2013.
17 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Sinüs (SIN) Aktivasyon Fonksiyonu Sinüs Aktivasyon Fonksiyonu f x = sin x [27] İ. Çayıroğlu, «İleri Algoritma Analizi Ders Notları,» [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 1 Nisan 2015].
18 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Adım (Step) Aktivasyon Fonksiyonu Adım Aktivasyon Fonksiyonu f x = 1, 1, x 0 x < 0 [27] İ. Çayıroğlu, «İleri Algoritma Analizi Ders Notları,» [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 1 Nisan 2015].
19 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Hiperbolik Tanjant (TANH) Aktivasyon Fonksiyonu TANH Aktivasyon Fonksiyonu f x = e2x 1 e 2x+1 [27] İ. Çayıroğlu, «İleri Algoritma Analizi Ders Notları,» [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 1 Nisan 2015]. [29] B. Karlık ve A. V. Olgaç, «Performance Analysis of Various Activation Functions in Generalized MLP Architectures of Neural Networks,» International Journal of Artificial Intelligence and Expert Systems, cilt 1, no. 4, pp , 2011.
20 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Logaritmik (LOG) Aktivasyon Fonksiyonu LOG Aktivasyon Fonksiyonu f x = log( 1 x, log( x + 1, x < 0 x 0
21 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Aktivasyon Fonksiyonları Logaritmik Sigmoid (SIG) Aktivasyon Fonksiyonu Sigmoid Aktivasyon Fonksiyonu sig a x = e ax [30] S. Balaji ve K. Baskaran, «Desıgn And Development Of Artıfıcıal Neural Networkıng (Ann) System Usıng Sıgmoıd Actıvatıon Functıon To Predıct Annual Rıce Productıon In Tamılnadu,» International Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology, cilt 3, no. 1, pp , Giriş YSA & Zaman Serileri Uygulama Sonuç ve Değerlendirme
22 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Yapay Sinir Ağı Yapısı Yapay Sinir Ağı Yapısı Giriş Katmanı Gizli Katman Çıkış Katmanı Giriş - 1 Giriş 2 Çıkış 1 Çıkış 2 Giriş 3 Çıkış - 3 Giriş - n [25] Ç. Elmas, Yapay Zeka Uygulamaları, Ankara: Seçkin Yayıncılık, [31] H. Budak ve S. Erpolat, «Kredi Risk Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Analizi Karşılaştırılması,» Online Academic Journal of Information Technology, cilt 3, no. 9, pp , [32] M. Çuhadar ve C. Kayacan, «Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşletmeleri Üzerine Bir Deneme,» Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, cilt 16, no. 1, pp , 2005.
23 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA YSA Problem Çözümü YSA Problem Çözümü Deneme Yanılma Probleme Özgün Çözüm [35] R. Bayındır ve Ö. Sesveren, «Ysa Tabanlı Sistemler İçin Görsel Bir Arayüz Tasarımı,» Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt 14, no. 1, pp , [36] H. Zorlu ve Ş. Özer, «Myriad Filtrelerin Yapay Sinir Ağları ile Kimliklendirilmesi,» %1 içinde Ursi (Union Radio Science Internationale) Türkiye Ulusal Kongresi, Ankara, Kesin Yapı Yok
24 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Öğrenme YSA Öğrenme Girdiler Çıktılar Öğrenme [37] A. K. Baltacıoğlu, Ö. Civalek, B. Akgöz ve A. Korkmaz, «Deprem Hasarlarının Hızlı Tespitinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı,» Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, cilt 1, no. 1, pp , 2010.
25 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Öğrenme YSA Öğrenme Girdiler İterasyon Güncelleme Ağırlıklar Ağırlık Matrisi [37] A. K. Baltacıoğlu, Ö. Civalek, B. Akgöz ve A. Korkmaz, «Deprem Hasarlarının Hızlı Tespitinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı,» Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, cilt 1, no. 1, pp , 2010.
26 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Öğrenme Danışmansız Öğrenme Danışmanlı Öğrenme Takviyeli Öğrenme [37] A. K. Baltacıoğlu, Ö. Civalek, B. Akgöz ve A. Korkmaz, «Deprem Hasarlarının Hızlı Tespitinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı,» Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, cilt 1, no. 1, pp , 2010.
27 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Öğrenme Danışmansız Öğrenme Sadece Girişler Çıktılar Verilmez Kendi Kendine Kural Oluşturma Kümeleme (Clustering) [37] A. K. Baltacıoğlu, Ö. Civalek, B. Akgöz ve A. Korkmaz, «Deprem Hasarlarının Hızlı Tespitinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı,» Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, cilt 1, no. 1, pp , [38] G. Sarıman, «Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması,» Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt 15, no. 3, pp , 2011.
28 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Öğrenme Danışmanlı Öğrenme Girişler ve Çıkışlar Kendi Kendine Kural Oluşturma Sınıflandırma (Classification) [37] A. K. Baltacıoğlu, Ö. Civalek, B. Akgöz ve A. Korkmaz, «Deprem Hasarlarının Hızlı Tespitinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı,» Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, cilt 1, no. 1, pp , [38] G. Sarıman, «Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması,» Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt 15, no. 3, pp , 2011.
29 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Yayılım ve Öğrenme Algoritmaları Takviyeli Öğrenme İterasyon İterasyon Sonucunda Doğru ya da Yanlış Ağın Kendini Düzenlemesi [39] C. Lin ve G. Lee, Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1996, pp
30 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Yayılım ve Öğrenme Algoritmaları Öğrenme Algoritmaları Levenberg - Marquardt Hızlı Yayılım Geri Yayılım [41] B. M. Wilamowski ve Y. Chen, «Efficient Algorithm for Training Neural Networks With One Hidden Layer,» %1 içinde Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, [42] M. A. Çavuşlu, Y. Becerikli ve C. Karakuzu, «Levenberg-Marquardt Algoritması ile YSA Eğitiminin Donanımsal Gerçeklenmesi,» Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, cilt 5, no. 5, 2012.
31 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA Yapay Sinir Ağı Yapısı Yapay Sinir Ağı Yapısı Giriş Katmanı Gizli Katman Çıkış Katmanı Giriş - 1 Çıkış 1 Giriş 2 Çıkış - 2 Giriş 3 [34] Ö. Asilkan ve S. Irmak, «İkinci El Otomobillerin Gelecekteki Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi,» Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt 14, no. 2, pp , [33] S. Yavuz ve M. Deveci, «İstatiksel Normalizasyon Tekniklerinin Yapay Sinir Ağın Performansına Etkisi,» Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi De, no. 40, pp , 2012.
32 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Giriş Zaman Serileri t x n = {x 1, x 2, x 3,, x n [43] Z. B. Güven ve T. T. Bilgin, «Zaman Serileri Madenciliği Kullanılarak Nüfus Artışı Tahmin Uygulaması,» %1 içinde Akademik Bilişim 2014 Konferansı, Mersin, 2014.
33 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Sürekli Zaman Serileri Zaman Serileri
34 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Sürekli Zaman Serileri Sürekli Zaman Serileri
35 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Kesikli Zaman Serileri Kesikli Zaman Serileri
36 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Kesikli Zaman Serileri Kesikli Zaman Serileri
37 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Deterministik Zaman Serileri Deterministik Zaman Serileri Zamana Bağlı Deterministik Seri X t = f(t Önceki Değerlere Bağlı Deterministik Seri X t = f(t, X t 1, X t 2,
38 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Stokastik Zaman Serileri Stokastik Zaman Serileri Zamandan Bağımsız Önceki Değerlerden Bağımsız
39 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Stokastik Zaman Serileri Stokastik Zaman Serileri Parametre Ölçümleri Kesikli Seri Stokastik Özellik
40 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Regresyon Regresyon Regresyon Birden Fazla Değişken İlişki Bağımlı Değişken Bağımsız Değişken Korelasyon / Neden-Sonuç [44] «Regresyon Analizi,» Vikipedi, [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 24 Mart 2015]. [45] O. Yıldız, Makine Öğrenmesi Ders Notları, Ankara, 2013, p. 43.
41 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Regresyon Regresyon İkinci El Araba Fiyatı Markası Modeli Km [44] «Regresyon Analizi,» Vikipedi, [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 24 Mart 2015]. [45] O. Yıldız, Makine Öğrenmesi Ders Notları, Ankara, 2013, p. 43.
42 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Regresyon Regresyon Tek Değişkenli Regresyon İki Değişken Maaş Kredibilite Çok Değişkenli Regresyon İkiden fazla değişken Yaş Boy Kilo Cinsiyet [44] «Regresyon Analizi,» Vikipedi, [Çevrimiçi]. Available: [Erişildi: 24 Mart 2015]. [45] O. Yıldız, Makine Öğrenmesi Ders Notları, Ankara, 2013, p. 43.
43 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serileri Regresyon. Regresyon Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Regresyon Linear & Non-linear Regression Y i = a + bx i
44 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NAR Doğrusal Olmayan Otoregresif YSA Nonlinear Autoregressive ANN Tahmin Değişkeni Sadece Önceki Değerler Tahmin Değerleri y t = f(y t 1, y t 2,, y(t n
45 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NARX Doğrusal Olmayan Otoregresif Eksojen YSA Nonlinear Autoregressive Exogenous ANN Tahmin Değişkeni Önceki Değerler & Diğer Değişkenler Tahmin Değerleri y t = f(y t 1, y x 2,, y x n y, u t 1, u t 2,, u(t n u
46 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NARX Paralel NARX x(t) T D L T D L İleri Beslemeli YSA y (t) [46] J. M. Menezes Jr. ve G. A. Barreto, «Long-term time series prediction with the NARX Network: An Empirical Evaluation,» Neurocomputing, cilt 71, pp , 2008.
47 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NARX Dizi-Paralel NARX NARX-DP x(t) y(t) T D L T D L İleri Beslemeli YSA y (t)
48 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NARX NARX Öğrenme Algoritması Levenberg-Marquardt Yapı İki Katmanlı Gizli Katman Aktivasyon Sigmoid Çıkış Katmanı Lineer [46] J. M. Menezes Jr. ve G. A. Barreto, «Long-term time series prediction with the NARX Network: An Empirical Evaluation,» Neurocomputing, cilt 71, pp , [47] E. Pisoni, F. Marcello, C. Carnevale ve L. Piroddi, «Forecasting peak air pollution levels using NARX models,» Engineering Applications of Artificial Intelligence, cilt 22, pp , 2009.
49 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NARX Çıkmalı Gecikme Hattı Tapped Delay Line TDL D D D... t(x) t(x-1) t(x-2) t(x-n) X elemanına ait N Boyutlu Zaman Serisi Vektörü
50 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini NARX NARX-DP Detay x(t) x(t-1) y (t) x x(t-2).... x(t-n). y(t).. y y(t-1) y(t-2)..... y(t-n)
51 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Zaman Serisi Tahmini YSA YSA Kombinasyonlar Nöron Sayısı Katman Sayısı Aktivasyon Fonksiyonları Öğrenme Algoritması Girdi Katmanı Gizli Katman Çıktı Katmanı Katmanlar Arası Bağlantılar Gizli Katman Sayısı TANH SIN Logsig Step LMA BP QP RP
52 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA YSA Uygulamaları YSA Uygulamaları Ekonomi Altın Fiyatı Tahmini Borsa Endeks Tahmini Turizm Turizm Talebi Antalya [49] Y. K. Benli ve A. Yıldız, «Altın Fiyatının Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serisi Yöntemleriyle Öngörüsü,» %1 içinde 16. Finans Sempozyumu, Erzurum, [50] E. Yakut, B. Elmas ve S. Yavuz, «Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri Yöntemleriyle Borsa Endeksi Tahmini,» Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt 19, no. 1, pp , [51] M. Çuhadar, İ. Güngör ve A. Göksu, «Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini Ve Zaman Serisi Yöntemleri İle Karşılaştırılmalı Analizi Antalya İline Yönelik Uygulama,» Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt 14, no. 1, pp , Giriş YSA & Zaman Serileri Uygulama Sonuç ve Değerlendirme
53 2 Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri YSA YSA Uygulamaları YSA Uygulamaları İleri Biyolojik Atıksu Arıtma Tesisi Kimyasal Oksijen İhtiyacı Çıkış Konsantrasyonu Tahmini Günlük Buharlaşma Kızılırmak Nehri nde ÇO Değişimi Atıksu Arıtma Performansı YL Tezleri [24] O. Özkan, C. Kınacı ve Ş. Sağıroğlu, «Çözünmüş Oksijen Değişiminin Yapay Sinir Ağları ile Belirlenmesi: Kızılırmak Nehri Örneği,» İTÜ Mühendislik Dergisi, cilt 5, no. 3, pp , [52] H. Türkmenler, M. Pala, R. Can ve N. Çağlar, «Yapay Sinir Ağı Modeli Kullanılarak İleri Biyolojik Atıksu Arıtma Tesislerinde Kimyasal Oksijen İhtiyacı Çıkış Konsantrasyonlarının Tahmini,» %1 içinde 2nd Internatıonal Symposium On Environment And Morality, Adıyaman, [53] E. Doğan, S. Işık ve M. Sandalcı, «Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi,» İMO Teknik Dergi, pp , [54] H. Subaşı, «Yapay Sinir Ağı ile Atıksu Arıtma Performansının Modellenmesi Yüksek Lisans Tezi,» Çukurova Üniversitesi, Adana, Giriş YSA & Zaman Serileri Uygulama Sonuç ve Değerlendirme
54 3 Uygulama Uygulama Aşamalar 3 Uygulama Akarçay Havzası Veri Seti Veri Ön İşleme ve Normalizasyon YSA Modelleri Uygulama Aşamaları
55 3 Uygulama Uygulama Akarçay Havzası Akarçay Havzası [55] E. Kıvrak, A. Uygun ve H. Kalyoncu, «Akarçay ın (Afyonkarahisar, Türkiye) Su Yönetimini Değerlendirmek için Diyatome İndekslerinin Kullanılması,» Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, cilt 12, pp , [56] M. Ş. Doğdu ve S. C. Bayarı, «Akarçay Havzasında (Afyon) jeotermal kökenli kirlenme: 1. Akarçay Nehrinde su ve sediman kirliliği,» Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni, cilt 25, pp , 2002.
56 3 Uygulama Uygulama Akarçay Havzası Akarçay Havzası
57 3 Uygulama Uygulama Veri Seti Veri Seti satır Veri 8 İstasyon 3 ayda bir ölçüm DSİ SVT
58 3 Uygulama Uygulama Veri Seti Veri Seti İstasyon Adı DSİ İstasyon No Enlem Boylam Eber Gölü - Kocakandiralik D K Eber Gölü - Yali Mevkii D K Eber Gölü - Ortasi - Donbay D K Bolvadin Köprüsü D K Seker Fabrikasi Sonrasi D K Afyon AAT Sonrasi D K Arapli Deresi D K Eber Gölü - Eber Regülatörü D K
59 3 Uygulama Uygulama Veri Seti Veri Seti Ölçüm Noktaları
60 3 Uygulama Uygulama Veri Ön İşleme ve Normalizasyonu Veri Seti Normalizasyon Uç Değerler Etki Azaltımı x = x i x min x max x min
61 3 Uygulama Uygulama Oluşturulan YSA Modelleri Uygulama Çözünmüş Oksijen Normalizasyon NARX-DP Ay, Yıl, Mevsim, Diğer Parametreler Önceki Değerler Uygun NARX Modeli Deneme Yanılma Parametreler & İstasyonlar Eğitim & Test & Validasyon
62 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Veri Bölümlemesi Veri Validasyon Test Eğitim Eğitim Test Validasyon
63 3 Uygulama Uygulama Oluşturulan YSA Modelleri Uygulama R 2 1 e en yakın MSE (Ortalama Karesel Hata) 0 a en yakın İterasyon R 2 &MSE Eğitim & Test & Validasyon Birbirine Yakın R 2 Sonuçları Güvenilir Birbirine Uzak R 2 Sonuçları Tutarsız [57] G. Küçükkocaoğlu, Y. Benli ve C. Küçüksözen, «Finansal Bilgi Manpülasyonunun Tespitinde Yapay Sinir Ağı Modelinin Kullanımı,» İMKB Dergisi, cilt 9, no. 36, pp. 1-22, 1997.
64 3 Uygulama Uygulama Oluşturulan YSA Modelleri Uygulama Matlab 2.4 Ghz CPU 8 GB RAM Afyon AAT Çıkışı
65 3 Uygulama Uygulama Oluşturulan YSA Modelleri Uygulama Uygun NARX Yapısı GK Nöron Sayısı Giriş Gecikmeleri Geri Besleme Gecikmeleri [57] G. Küçükkocaoğlu, Y. Benli ve C. Küçüksözen, «Finansal Bilgi Manpülasyonunun Tespitinde Yapay Sinir Ağı Modelinin Kullanımı,» İMKB Dergisi, cilt 9, no. 36, pp. 1-22, 1997.
66 3 Uygulama Uygulama Oluşturulan YSA Modelleri Uygulama n:k:z 2:3:20 f(t-2,t -5,t-8, t-11, t-14, t-17, t-20) [57] G. Küçükkocaoğlu, Y. Benli ve C. Küçüksözen, «Finansal Bilgi Manpülasyonunun Tespitinde Yapay Sinir Ağı Modelinin Kullanımı,» İMKB Dergisi, cilt 9, no. 36, pp. 1-22, 1997.
67 3 Uygulama Uygulama Oluşturulan YSA Modelleri Uygulama MSE => 0 R2 => 1 Eğitim & Test & Validasyon Birbirine Yakın Değerler
68 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 1.Aşama > Veri Seti VS-1 Mevsim 34 Giriş 33 Parametre
69 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 1.Aşama > Model M1 Giriş YSA & Zaman Serileri Uygulama Sonuç ve Değerlendirme
70 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 1.Aşama > Sonuçlar R2 ve MSE 1 ve 0 a yakın Tutarlı Sonuç Yok Çok Fazla Girdi Karmaşık Model Zaman Harcama Geliştirimi Zor
71 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 2.Aşama > Veri Seti VS-2 Mevsim 8 Parametre 9 Giriş
72 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 2.Aşama > Veri Seti VS-2 Parametre Kısaltma Birimi Mevsim - - Biyokimyasal Oksijen İhtiyaci BOD5 mg/l Kimyasal Oksijen İhtiyaci COD mg/l Renk Col Pt-Co ph - - Askıda Katı Madde SS mg/l Sıcaklık T C Toplam Çözünmüş Katı Madde TDS mg/l Turbidite Turb NTU
73 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 1.Aşama > Model M2
74 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 2.Aşama > Sonuçlar Başarılı Modeller Gizli Katman Arası Nöron 4:4:Z Gecikmeleri 4:4:40 f(x-4,x-8,x-12,x-16,..., x-40) MSE 16,0764 R2 0, GK 20 MSE 13,3071 R2 0,79376 GK 10
75 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 3.Aşama > Veri Seti VS-3 Mevsim Sıcaklık 2 Giriş Parametre Kısaltma Birimi Mevsim - - Sıcaklık T C
76 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 3.Aşama > Model M3
77 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 3.Aşama > Sonuçlar Başarılı Modeller Gizli Katman Arası Nöron 4:4:Z Gecikmeleri 4:4:40 f(x-4,x-8,x-12,x-16,..., x-40) MSE 7,6921 R2 0,71004 GK 20 MSE 6,5487 R2 0,81443 GK 10
78 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 4.Aşama > Gizli Katman Nöron Sayısı 4:4: Parametre GKNS 16 9 Parametre
79 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 4:4:40 2 PS İstasyon GKNS MSE İterasyon Eğitim R 2 Validasy Test on R 2 R 2 Genel R 2 Afyon AAT Sonrası 16 3, , , , , Araplı Deresi 16 4, , , , , Bolvadin Köprüsü 16 18, , , , , Eber Gölü Kocakandıralık 16 2, , , , , Eber Gölü Ortası Donbay 16 18, , , , , Eber Gölü Yalı Mevkii 16 3, , , , , Eber Regülatörü 16 8, , , , , Şeker Fabrikası Sonrası 16 9, , , , ,
80 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları 4:4:40 PS İstasyon GKNS MSE İterasyon Eğitim R 2 Validasyon R 2 Test R 2 Genel R Afyon AAT Sonrası 16 6, , , , , Araplı Deresi 16 4, , , , , Bolvadin Köprüsü 16 19, , , , , Eber Gölü Kocakandıralık 16 20, , , , , Eber Gölü Ortası Donbay 16 8, , , , , Eber Gölü Yalı Mevkii 16 3, , , , , Eber Regülatörü 16 8, , , , , Şeker Fabrikası Sonrası 16 3, , , , ,
81 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Aşamaların Sonuçları Giriş Katmanı 12 Nöron Gizli Katman 16 Nöron %75 Doğruluk
82 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması
83 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması
84 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması > Açılış Ekranı
85 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması > Numune Alma Noktası Ekranı
86 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması > Model Hesaplama Geri Bildirimi
87 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması > Örnek Hesaplama Çıktısı
88 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Web Uygulaması > Tahmin Grafiği
89 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Araplı Deresi Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
90 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Afyon AAT Çıkışı Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
91 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Şeker Fabrikası Sonrası Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
92 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Bolvadin Köprüsü Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
93 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Eber Gölü Yalı Mevkii Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
94 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Eber Gölü Donbay Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
95 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Eber Gölü Kocakandıralık Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
96 3 Uygulama Uygulama Uygulama Aşamaları Uygulama Çıktıları Eber Regülatörü Numune Alma Noktasında Tahmin Sonuçları
97 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç ve Değerlendirme Aşamalar 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuçlar Çalışma Bulguları Gelecek Çalışmalar
98 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme Akarçay Havzası Çözünmüş Oksijen Tahmin 8 İstasyon YSA Modeli Diğer Parametreler Tahmin Yapay Sinir Ağı Pilot Havza Pilot Parametre YZ Tabanlı Model
99 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme 1 Çözünmüş oksijen «t» zamanından önceki değerler 2 Diğer Parametrelerin Etkisi «t» zamanından önceki değerler 3 Temel NARX Yapısı Levenberg-Marquardt Sigmoid & Lineer A.F.
100 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme Sonuçlar & Çalışma Bulguları NARX Farklı Konfigürasyonlar Deneme-Yanılma Parametreler 34,9 ve 2 Girdili Konf. En İyi Kombinasyon Sonuç 16 Parametreli Girdi 12 Hücreli GK Yalnızca Diğer Parametreler Değil ~%75 Başarı Oranı Geçmiş yıllardaki ÇO Değerleri
101 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme Sonuçlar & Çalışma Bulguları KDS Altyapısı YZ Tabanlı Model NARX İlk kez Hibrit Yaklaşım Zaman Serisi + Yapay Zeka Geliştirilebilir Model
102 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme Sonuçlar & Gelecek Çalışmalar Temel NARX Levenberg-Marquardt Gizli Katman Sigmoid Çıkış Katmanı Lineer AF Daha Güçlü NARX
103 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme Sonuçlar & Gelecek Çalışmalar ARIMA Mevsimsellik, Kaotik ZS Analizi Hidromorfolojik, Biyolojik, Kimyasal Parametreler Destek Vektör Regresyonu Daha Güçlü Tahmin Modelleri Su Kalitesi > En az Hatalı Öngörü Modeli
104 4 Sonuç ve Değerlendirme Sonuç Değerlendirme Gelecek Çalışmalar NARX Diğer Parametrelerin Tahmini Diğer Havzalar [58] A. Martinez-Estudillo, F. Martinez-Estudillo, C. Hervas-Martinez ve N. Garcia-Pedrajas, «Evolutionary product unit based neural networks for regression,» Neural Networks, no. 19, pp , 2006.
105 Sunum Sonu Uzmanlık Tezi Akarçay havzasında çözünmüş oksijen değerlerinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi Arz Ederim :00 Su Yönetimi Genel Müdürlüğü [Bekir Yılmaz Uzmanlık Tezi Sunumu 19.Kat Toplantı Salonu]
YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıÇİMENTO 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
DetaylıYEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ
YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ Mehmet Yüceer a*, İlknur Atasoy b, Eda Semizer c, Erdal Karadurmuş d, Kazım Yetik e, Ayla Çalımlı c, Rıdvan Berber c a İnönü Üniversitesi Mühendislik
DetaylıTUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI
TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik
DetaylıGeriye 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
DetaylıA. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar
A. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar A.1. Erilli N.A., Yolcu U., Egrioglu E., Aladag C.H., Öner Y., 2011 Determining the most proper number of cluster in fuzzy clustering by using artificial neural networks.
DetaylıTEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojikarastirmalar.com ISSN:1305-631X Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi 2006 (1) 43-50 TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Yılmaz İÇAĞA 1, Yalçın BOSTANOĞLU 2, Erhan KAHRAMAN 1 1 Afyon Kocatepe
DetaylıAKARÇAY HAVZASINDA ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN DEĞERLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BELİRLENMESİ
T.C. ORMAN VE SU İŞLERİ BAKANLIĞI AKARÇAY HAVZASINDA ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN DEĞERLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BELİRLENMESİ -UZMANLIK TEZİ- HAZIRLAYAN: BEKİR YILMAZ ANKARA - 2015 T.C. ii TEŞEKKÜR Tez sürecinde
DetaylıPSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ
PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ U. Özveren 2, S. Dinçer 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya Müh. Bölümü, Davutpaşa Kampüsü, 34210 Esenler / İstanbul e-posta: dincer@yildiz.edu.tr
Detaylıİş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ
İş Zekası Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e isimli eserden adapte edilmiştir Bölüm Amaçları Yapay Sinir Ağları (YSA) kavramını
DetaylıESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ADAPAZARI KENTSEL ATIKSU ARITMA TESĐSĐ ÇIKIŞ SUYU PARAMETRELERĐ VE VERĐM DEĞERLERĐNĐN
DetaylıYOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ MODELLING OF THE TRIP GENERATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ * Nuran BAĞIRGAN 1, Muhammet Mahir YENİCE 2 1 Dumlupınar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Kütahya, nbagirgan@dumlupinar.edu.tr
DetaylıKaraciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması
Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş
DetaylıYÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ YENİ DERS MÜFREDATI (1) FAKÜLTESİ: İŞLETME FAKÜLTESİ / BUSINESS SCHOOL
(3) SINIFI: 1. Yıl Güz Dönemi MIS101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 1 COMPUTER PROGRAMMING 1 Z 3-0 4 BUS101 BİLİM VE TEKNOLOJİ TARİHİ HISTORY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Z 3-0 4 BUS103 İŞLETMECİLER İÇİN MATEMATİK
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY
DetaylıİSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ
İSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ Selahattin YAVUZ * Muhammet DEVECİ ** ÖZ Son yıllarda, yapay sinir ağları pek çok alanda uygulanan ve üzerinde en çok araştırma
DetaylıZAMAN 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
DetaylıYrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN
Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1987-1992 Lisans Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği 2001-2004 Y. Lisans
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 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
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI
P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS
DetaylıAKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI
AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI *Mehmet YÜCEER, **Erdal KARADURMUŞ, *Rıdvan BERBER *Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan - 06100
DetaylıFARKLI YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMLERİNİ KULLANARAK KURU TİP TRANSFORMATÖR SARGISININ TERMAL ANALİZİ
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 26, No 4, 905-913, 2011 Vol 26, No 4, 905-913, 2011 FARKLI YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMLERİNİ KULLANARAK KURU TİP TRANSFORMATÖR SARGISININ
DetaylıEN BÜYÜK YER İVMESİNİN TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI
EN BÜYÜK YER İVMESİNİN TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI İlknur Kaftan ve Elçin Gök ÖZET: Dr., Jeofizik Müh. Bölümü, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir Yrd.Doç.Dr., Jeofizik Müh. Bölümü, Dokuz Eylül
DetaylıHava Kirliliğine Neden Olan PM10 ve SO 2 Maddesinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Tahmininin Yapılması ve Hata Oranının Hesaplanması
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Afyon Kocatepe University Journal of Science and Engineering AKÜ FEMÜBİD XX (201X) xxxxxx (xx s) AKU J. Sci.Eng.XX (201X) xxxxxx (xx pp)
DetaylıROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ.
ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ Murat ŞEKER 1 Ahmet BERKAY 1 EMurat ESİN 1 ArşGör,Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar MühBöl 41400 Gebze mseker@bilmuhgyteedutr aberkay@bilmuhgyteedutr,
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski
DetaylıKablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008
Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri
DetaylıYapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl
1. Adı Soyadı : Atınç YILMAZ 2. Doğum Tarihi : 01/05/1983 3. Unvanı : Dr.Öğr.Üyesi 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Haliç Üniversitesi 2005 (Burslu)
DetaylıSOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ/İŞLETME ANABİLİM DALI (DR) SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ/İŞLETME ANABİLİM DALI (YL) (TEZLİ)
SONER AKKOÇ DOÇENT Adres ÖZGEÇMİŞ YÜKSEKÖĞRETİM KURULU Dumlupınar Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu Evliya Çelebi Yerleşkesi KÜTAHYA 10.04.2014 Telefon E-posta 2742652031-4631 Doğum Tarihi 26.11.1978
DetaylıISSN : Hatay-Turkey YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI İLE TAHTAKÖPRÜ BARAJINDAKİ AYLIK BUHARLAŞMA TAHMİNİ
ISSN:136-3111 211, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A132 Fatih Üneş ENGINEERING SCIENCES Hakan Varçin Received: October 21 Kazım Kadir Dindar Accepted: January 211 Mustafa Kemal University Series
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ Adı Soyadı E-posta İletişim Adresileri : Özge CAĞCAĞ YOLCU : ozge.cagcag_yolcu@kcl.ac.uk ozgecagcag@yahoo.com : Giresun Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
DetaylıSİMÜLASYON-YAPAY SİNİR AĞI İLE ESNEK ÜRETİM SİSTEMİ TASARIMI
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 18, No 2, 31-38, 2003 Vol 18, No 2, 31-38, 2003 SİMÜLASYON-YAPAY SİNİR AĞI İLE ESNEK ÜRETİM SİSTEMİ TASARIMI Akif KURT Endüstri Mühendisliği
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE PAFTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD FOR MAP DIGITIZATION
YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE PAFTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASI Y.ŞİŞMAN 1, H. DEMİRTAŞ 2 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 55139, Samsun/TÜRKİYE ysisman@omu.edu.tr 2 Sağlık Bakanlığı,
DetaylıCBS ve Coğrafi Hesaplama
Yıldız Teknik Üniversitesi CBS ve Coğrafi Hesaplama 2. Bölüm Yrd. Doç. Dr. Alper ŞEN Harita Mühendisliği Bölümü Kartografya Anabilim Dalı web: http://www.yarbis.yildiz.edu.tr/alpersen/ E mail: alpersen@yildiz.edu.tr
DetaylıMÜFREDAT DERS LİSTESİ
MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103
DetaylıHava Kirliliğine Neden olan PM10 ve SO 2 maddesinin Yapay Sinir Ağı kullanılarak Tahmininin Yapılması ve Hata Oranının Hesaplanması
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Afyon Kocatepe University Journal of Science and Engineering AKÜ FEMÜBİD 14 (2014) 025201 (1-6) AKU J. Sci.Eng.14 (2014) 025201 (1-6) DOI:10.5578/fmbd.8200
DetaylıKredi Riski Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Analizi Karşılaştırılması
AJIT e: Online Academic Journal of Information Technology Fall/Güz 2012 Cilt/Vol: 3 Sayı/Num: 9 Kredi Riski Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Analizi Karşılaştırılması Comparison of Artificial
DetaylıDr. Ergün AKGÜN Kimdir?
Dr. Ergün AKGÜN Kimdir? Dr. Ergün AKGÜN 1985 yılında Bursa nın İnegöl İlçesinde doğmuştur. Lisans eğitimini Muğla Üniversitesi Sınıf Öğretmenliği bölümünde yapmıştır. Muğla Üniversitesinde Eğitim Programları
DetaylıFatih 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
DetaylıTÜRKİYEDEKİ ARAÇ SATIŞLARI İÇİN EKONOMİK VE ÇEVRESEL FAKTÖRLERİ GÖZ ÖNÜNE ALAN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI BİR TAHMİN YAKLAŞIMI
Endüstri Mühendisliği Dergisi Cilt: 26 Sayı: 3 Sayfa: (2-10) Makale TÜRKİYEDEKİ ARAÇ SATIŞLARI İÇİN EKONOMİK VE ÇEVRESEL FAKTÖRLERİ GÖZ ÖNÜNE ALAN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI BİR TAHMİN YAKLAŞIMI Yusuf KUVVETLİ
DetaylıCurriculum Vitae. Department of Environmental Engineering. Papers published in international journals indexed in SCI:
Curriculum Vitae Full Name: Date & Place of Birth: Oktay ÖZKAN 1970 Kayseri Office Contact: 32801 Academic Title & Department: Department of Environmental Engineering Academic Qualifications: Academic
DetaylıKÜTAHYA İLİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK ELEKTRİK PUANT YÜK TAHMİNİ
ELECTRICAL PEAK LOAD FORECASTING IN KÜTAHYA WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Y. ASLAN * & C. YAŞAR * & A. NALBANT * * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi Dumlupınar Üniversitesi,
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT
DetaylıTÜRKİYE'DEKİ ARAÇ SATIŞLARI İÇİN EKONOMİK VE ÇEVRESEL FAKTÖRLERİ GÖZ ÖNÜNE ALAN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI BİR TAHMİN YAKLAŞIMI
Endüstri Mühendisliği Dergisi Cilt: 26 Sayı: 3 Sayfa: (23-31) Makale TÜRKİYE'DEKİ ARAÇ SATIŞLARI İÇİN EKONOMİK VE ÇEVRESEL FAKTÖRLERİ GÖZ ÖNÜNE ALAN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI BİR TAHMİN YAKLAŞIMI Yusuf KUVVETLİ
Detaylıetme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi yapay sinir ağları (YSA) teknolojisidir.
İnsanlığın doğayı araştırma ve taklit etme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi yapay sinir ağları (YSA) teknolojisidir. Beynin üstün özellikleri, bilim adamlarını üzerinde çalışmaya zorlamış ve
DetaylıMorgan Stanley Capital International Türkiye Endeksinin Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cilt: 12 Sayı: 4 Ekim 2012 ss. 541-547 Morgan Stanley Capital International Türkiye Endeksinin Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü Forecasting of Morgan Stanley Capital
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
Detaylı2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI. Ders Kodu Ders Adı (Türkçe) Müf.No T P K AKTS Tip Op.
2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI SINIF: 1 DÖNEM: GÜZ Aİ 101 ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ-I 2017 2 0 2 2 Z ENM 101 MATEMATİK-I 2017 4 0 6 6 Z ENM 103 FİZİK-I
DetaylıKİŞİSEL BİLGİLER EĞİTİM BİLGİLERİ
KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Dr. Nil KORKMAZ Ünvan Ziraat Yüksek Mühendisi Telefon (232) 832 10 02 E-mail nil.korkmaz@gthb.gov.tr Doğum Tarihi - Yeri 1962-İzmir Doktora Üniversite Adı EĞİTİM BİLGİLERİ Ege
DetaylıASENKRON MOTORDA YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DURUM KESTİRİMİ. Hıdır Selçuk NOĞAY 1
ASENKRON MOTORDA YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DURUM KESTİRİMİ Hıdır Selçuk NOĞAY 1 ÖZET Asenkron motorun çalışması esnasında oluşabilecek arızaların anlık olarak tespit edilebilmesi, motorun görev yaptığı sistemin
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr
VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ
ISSN:1306-3111 e-journal o New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0174 Kadir Günoğlu ENGINEERING SCIENCES Betül Mavi Received: November 2010 Ġskender Akkurt Accepted:
DetaylıErdem Işık Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 erdemis@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0140 ENGINEERING SCIENCES Received: October 2010 Erdem Işık Accepted: January 2011 Mustafa İnallı Series
DetaylıYapay Sinir Ağları İçin Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi
BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 5, SAYI: 1, OCAK 2012 19 Yapay Sinir Ağları İçin Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi Kerim Kürşat ÇEVİK 1, Emre DANDIL 2 1 Bor Meslek Yüksekokulu,
DetaylıEĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI
T.C. ERCĠYES ÜNĠVERSĠTESĠ Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 2014-2015 EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI I. YARIYIL II. YARIYIL ENM 101 Matematik I 4 0 4 6 ENM 102 Matematik II 4 0 4 6 ENM 103 Fizik
DetaylıOtomatik Doküman Sınıflandırma
Akademik Bilişim 12 - XIV Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Otomatik Doküman Sınıflandırma Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü, Aydın rumeysa2903@gmailcom, rasliyan@aduedutr,
DetaylıT.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
DetaylıELEKTRİK DAĞITIM ŞEBEKELERİNDE TALEP TAHMİNİ
1 45 89 133 177 221 265 309 353 397 441 485 529 573 617 661 705 GW MW ELEKTRİK DAĞITIM ŞEBEKELERİNDE TALEP TAHMİNİ Mehmet ÖZEN 1 e-posta: ozenmehmet.92@gmail.com Ömer GÜL 1 e-posta: enerjikalitesi@gmail.com
DetaylıEĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI
T.C. ERCĠYES ÜNĠVERSĠTESĠ Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 2015-2016 EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI I. YARIYIL II. YARIYIL Ders Kodu Ders Adı T P K ECTS Ön şart* Ders Kodu Ders Adı T P K ECTS Ön
DetaylıÇok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)
Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA
DetaylıEksik Akım Verilerinin Tahmin Modelinin OluĢturulmasında Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı: Asi Nehri-Demirköprü Akım Gözlem Ġstasyonu Örneği
Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(1), 93-106 ss., Haziran 2016 Çukurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture, 31(1), pp. 93-106, June 2016 Eksik
DetaylıYapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları
Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Ece Akıllı Université de Genève 12 Eylül 2016 CERN TR E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları 12.09.2016 1 / 18 Akış 1 Makine Ogrenimi 2 Yapay Sinir
DetaylıMİKROŞERİT 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
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 7. Yayınlar 7.1. Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI & SSCI & Arts and Humanities)
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : MUSTAFA ÖNDER 2. Doğum Tarihi : 7 Ağustos 1972 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Maden Mühendisliği Anadolu Üniversitesi 1994 Y. Lisans
DetaylıTORNALAMA İŞLEMİNDE KESME KUVVETLERİNİN VE TAKIM UCU SICAKLIĞININ YAPAY SİNİR AĞI İLE TAHMİN EDİLMESİ
5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS 09), 13-15 Mayıs 009, Karabük, Türkiye TORNALAMA İŞLEMİNDE KESME KUVVETLERİNİN VE TAKIM UCU SICAKLIĞININ YAPAY SİNİR AĞI İLE TAHMİN EDİLMESİ PREDICTION
DetaylıEĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI
T.C. ERCĠYES ÜNĠVERSĠTESĠ Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 2016-2017 EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI I. YARIYIL II. YARIYIL ENM 101 Matematik I 4 0 6 6 ENM 102 Matematik II 4 0 6 6 ENM 103 Fizik
DetaylıYağış-Akış İlişkisinin Modellenmesinde YSA Kullanımının Değerlendirilmesi: Orta Fırat Havzası Uygulaması ÖZET
Yağış-Akış İlişkisinin Modellenmesinde YSA Kullanımının Değerlendirilmesi: Orta Fırat Havzası Uygulaması Veysel GÜMÜŞ 1 M. Eyyüp KAVŞUT 2 Kasım YENİGÜN 3 vgumus@cu.edu.tr ekavsut@cu.edu.tr kyenigun@harran.edu.tr
DetaylıTürkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini
International Journal of Engineering Research and Development, Vol.4, No., January 202 46 Türkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini Hüseyin Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale
DetaylıBeton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini ÖZET
Beton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini Serkan SUBAŞI 1, Ahmet BEYCİOĞLU 1 ve Mehmet EMİROĞLU 1 1 Düzce Üniversitesi Yapı Eğitimi Bölümü Teknik
DetaylıHavacılık ve Uzay Bilimleri Fakültesi.
Zaman Serilerinde NARX Sinir Ağları Modeliyle Uçuşa Elverişlilik Süresinin Kestirimi NARX Neural Networks Based Time Series Prediction for Amount of Airworthiness Time Ali TATLI Havacılık ve Uzay Bilimleri
DetaylıDr.Eyyüp GÜLBANDILAR Dr.Eyyüp GÜLBANDILAR
YAPAY SĐNĐR AĞLARI BĐYOLOJĐK SĐNĐR SĐSTEMĐ Biyolojik sinir sistemi, merkezinde sürekli olarak bilgiyi alan, yorumlayan ve uygun bir karar üreten beynin (merkezi sinir ağı) bulunduğu 3 katmanlı bir sistem
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞLARI ĠLE KOCAELĠ ĠLĠNĠN PUANT YÜK TAHMĠNĠ. Oya DEMİRER Demet ÖZDEMİR Melih İNAL
YAPAY SĠNĠR AĞLARI ĠLE KOCAELĠ ĠLĠNĠN PUANT YÜK TAHMĠNĠ Oya DEMİRER Demet ÖZDEMİR Melih İNAL Kocaeli Ü. Müh.Fak. Elektrik Müh.Bl.MSB İzmit İnşaat BaşkanlığıKocaeli Ü.Tek.Fak.Elektronik Eğ. odemirer@hotmail.com
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 3 (2) (2007) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 3 (2) (2007) Available online at www.e-lse.org Determination Of Breast Cancer Using ANN Armağan Ebru Temiz 1 1 Sakarya Üniversity Elektronic-Computer Education
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE GÖKSU NEHRİ NİN AKIM TAHMİNİ FLOW FORECASTING OF GÖKSU RIVER WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD
1 SDU International Technologic Science pp. 1-7 Constructional Technologies YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE GÖKSU NEHRİ NİN AKIM TAHMİNİ Özlem Terzi, Mehmet Köse Özet: Günümüzde kuraklık ve küresel ısınma
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Çetin KURNAZ Doğum Tarihi: 1 Ekim 1978 Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ondokuz Mayıs Üniversitesi 1999
DetaylıHURMA (ANTALYA) ATIKSU ARITMA TESİSİNİN PERFORMANSININ MODELLENMESİ * Modelling Performance Of Hurma Waste Water Treatment Plant
HURMA (ANTALYA) ATIKSU ARITMA TESİSİNİN PERFORMANSININ MODELLENMESİ * Modelling Performance Of Hurma Waste Water Treatment Plant Oya ÖZEL Çevre Mühendisliği Anabilim Dalı Çağatayhan B.ERSÜ Çevre Mühendisliği
DetaylıSERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI
SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI Faruk Şen 1*, Serkan Ballı 2 1, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Enerji Sistemleri
DetaylıŞifrebilimde Yapay Sinir Ağları
Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Şifrebilimde Yapay Sinir Ağları BİM345 Yapay Sinir Ağları İlker Kalaycı Mayıs,2008 Gündem Şifrebilim Şifrebilim nedir Şifreleme Şifre Çözme Klasik Şifreleme
DetaylıAkademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s
Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s. 119-125 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 29.05.2017 30.07.2017 Yrd. Doç. Dr. Mehmet
DetaylıYAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ. Umut FIRAT
YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ Umut FIRAT ufirat@yahoo.com Öz: Depremler yeryüzünde en çok yıkıma neden olan doğal afetlerdir. Bu durum, depremlerin önceden tahmin edilmesi fikrini
DetaylıÖ Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.
Ö Z G E Ç M İ Ş 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Endüstri Mühendisliği Çukurova Üniversitesi
DetaylıOtomatik Doküman Sınıflandırma
Otomatik Doküman Sınıflandırma Rumeysa YILMAZ, Rıfat AŞLIYAN, Korhan GÜNEL Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü, Aydın rumeysa2903@gmailcom, rasliyan@aduedutr, kgunel@aduedutr
DetaylıAli TATLI 1, Sinem KAHVECİOĞLU 2. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir Özet. Abstract. 2.
Zaman Serilerinde NARX Sinir Ağları Modeliyle Uçuşa Elverişlilik Süresinin Kestirimi NARX Neural Networks Based Time Series Prediction for Amount of Airworthiness Time Ali TATLI 1, Sinem KAHVECİOĞLU 2
DetaylıYrd.Doç.Dr. ÖZEL SEBETCİ
Yrd.Doç.Dr. ÖZEL SEBETCİ Aydın Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Teknolojileri Bölümü Bilgisayar Programcılığı Pr. Eğitim Bilgileri 1991-1997 Lisans Gazi Üniversitesi 1999-2002 Yüksek Lisans Gazi Üniversitesi
Detaylı91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence)
91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 27.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka)
DetaylıYİĞİTLER ÇAYI GÜNLÜK AKIMLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI VE REGRESYON ANALİZİ İLE MODELLENMESİ
YİĞİTLER ÇAYI GÜNLÜK AKIMLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI VE REGRESYON ANALİZİ İLE MODELLENMESİ Umut OKKAN 1, Ayşe MOLLAMAHMUTOĞLU 2 1 Balıkesir Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, İnşaat Mühendisliği
DetaylıMeriç Nehri Akımlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
218 Published in 2ND International Symposium on Natural Hazards and Disaster Management 4-6 MAY 218 (ISHAD218 Sakarya Turkey) Meriç Nehri larının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini 1 Abdullah Hulusi Kökçam,
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ
YAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ Yalçın Kaplan 1 Umut Saray 2 Cem Emeksiz 3 Yakup Osman YeĢilnacar 4 Sadık Önal 5 Volkan Karaca 6 1) Sahil Güvenlik Komutanlığı,
DetaylıBüyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)
Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, The Elements of Statistical Learning: Data
DetaylıDerece Bölüm/Program Üniversite Yıl
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Orkide MİNARECİ Ünvanı: Yrd.Doç.Dr. Öğrenim Durumu Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Biyoloji Bölümü (Temel ve Ege Üniversitesi Fen Fakültesi 1992
DetaylıYrd. Doç. Dr. Mustafa NİL
Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DetaylıTürkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi. Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK
Türkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK Sunu Planı Giriş Bu bölümde İş Sağlığı ve Güvenliği ile ilgili
DetaylıBilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği
Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Günümüzde, finans, tıp, sanat, güvenlik, enerji gibi bir çok sektör, bilgisayar mühendisliğindeki gelişimlerden
DetaylıENDÜSTRİYEL BİR DAMITMA KOLONUNDA YAPAY SİNİR AĞI VE ADAPTİF SİNİRSEL BULANIK TAHMİN METOTLARININ KULLANIMI
ENDÜSTRİYEL BİR DAMITMA KOLONUNDA YAPAY SİNİR AĞI VE ADAPTİF SİNİRSEL BULANIK TAHMİN METOTLARININ KULLANIMI A. BAHAR, E. GÜNER, C. ÖZGEN Department of Chemical Engineering, Middle East Technical University,
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Emin AVCI Doğum Tarihi: 20.07.1976 Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans İngilizce İşletme Bölümü Marmara Üniversitesi 1994-1998 Yüksek
DetaylıEÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 207-219
07 YAPAY SİNİR AĞLARI VE ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİK YÖNTEMLERLE TRAFİK KAZA MODELLEMESİ NEURAL NETWORKS AND MULTIVARIATE STATISTICAL METHODS IN TRAFFIC ACCIDENT MODELING ÖZET Halim Ferit BAYATA * ve Fatih
DetaylıAtıksu Arıtma Tesis Kontrolde Yapay Sinir Ağı ile Kirlilik Parametre Tahmini
I SEM2016, 3 rd International Symposium on Environment and Morality, 4-6 November 2016, Alanya Turkey Atıksu Arıtma Tesis Kontrolde Yapay Sinir Ağı ile Kirlilik Parametre Tahmini Ercan ÖZTEMEL 1, Muharrem
Detaylı