Yapay sinir ağları yaklaşımı ve bir uygulama
Artificial neural networks approach and an application
- Tez No: 184183
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FUNDA SEZGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi, Sanayi Üretim Indeksi, Artificial Neural Networks, Multivariate Linear RegressionAnalysis, Industrial Production Index
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZETBu çalışmada amaç, çoklu doğrusal regresyon modeli ile yapay sinir ağlarımodellerinin öngörü performanslarını karşılaştırmaktır.Bu amaç doğrultusunda ilk bölümde yapay sinir ağları genel hatlarıylatanıtılmış olup, ikinci bölümde yapısı ayrıntılı olarak incelenmiştir. Üçüncübölümde yapay sinir ağlarının hangi özelliklere göre sınıflandırıldığı ve temelöğrenme kurallarından bahsedilmiştir. Dördüncü bölümde ise en çokkullanılan yapay sinir ağları modelleri incelenerek, yapay sinir ağlarınınistatistikle ilişkisine değinilmiştir. Uygulamaya ayrılmış olan beşinci bölümde,Türkiye'deki sanayi üretim indeksi için çoklu doğrusal regresyon analizi ileyapay sinir ağları modellerinin öngörü değerleri elde edilerek karşılaştırılmışve sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACTThe main purpose of this study is to compare the forecast performances ofmultivariate linear regression model with artificial neural networks models.In the light of this aim, artificial neural networks are introduced in generalterms in the first part, and their structure is examined in detail for the nextpart. In the third part, the classification of artificial neural networks arementioned in terms of their characteristics and the basic learning rules. As forthe fourth part, generally used artificial neural networks models are examinedand artificial neural networks? relation to statistics is given. The fifth partintroduces the application, and prediction outcomes of both multivariate linearregression analysis and artifical neural networks models are compared anddiscussed for the Turkish Industrial Production Index.
Benzer Tezler
- Performans artırmaya yönelik paralel mimarilerin yapay sinir ağları yaklaşımı ile değerlendirilmesi
Performance designed architectures: A neural network approach
SIRMA YAVUZ
Doktora
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. OYA KALIPSIZ
- Elektronik basında tüketici tercihleri analizi:Yapay sinir ağları ile lojit modelin performans değerlendirilmesi
Electronic media consumer choice analysis: Artificial neural networks to evaluate the performance of the model with lojit
PINAR BAYRU
- Çimento bazlı malzemelerin kırılmasında boyut tesirinin ( Non-Lineer kırılma mekaniği ) yapay sinir ağları ile incelenmesi
An Investigation on size effect in fracture of cement based materials ( Non-Linear fracture mechanics ) through artificial neural networks
RAGIP İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ABDUSSAMET ARSLAN
- Dalgacık yapay sinir ağları ve öğrenme algoritması
Wavelet artificial neural networks and learning algorithm
ABDULLAH BAL
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Yapay sinir ağları ve Türkiye elektrik tüketimi tahmin modeli
Artificial neural networks and Turkey electrical consumption forecat model
ABDULLAH AKKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ATAÇ SOYSAL