Geri Dön

Yapay sinir ağları ve bekleme süresinin tahmininde kullanılması

Artificial neural networks and used of waiting time estimation

PDF İndir

  1. Tez No: 325063
  2. Yazar: MUHAMMET DEVECİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH ERSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Business Administration, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bekleme süresi, Performans, Tahmin, Tahmin yöntemleri, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Ölçekleme, Waiting time, Performance, Estimation, Estimation methods, Artificial neural networks, Artificial intelligence, Scaling
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda, yapay sinir ağları pek çok alanda uygulanan ve üzerinde en çok araştırma yapılan yöntemlerden birisidir. Yapay Sinir Ağ teknikleri karmaşık ve doğrusal olmayan modellerde etkilidir. YSA araştırmaları; sınıflandırma, optimizasyon, tahmin, şekil tanıma, modelleme ve öğrenme gibi birçok alanda kullanılmaktadır.Bu çalışmada yapay sinir ağlarının genel yapısı ve çalışma mimarisi tanıtılmıştır. Uygulama kısmında yapay sinir ağları ile hastaların bekleme süresinin tahmini yapılmıştır. Çeşitli istatiksel normalizasyon teknikleri öğrenme yöntemleri ile birlikte kullanılmıştır. Sonuçlar gösterdi ki bekleme süresinin tahmin performansı, yapay sinir ağlarında kullanılan normalizasyon yöntemlerine bağımlıdır. Sonuç olarak; yapay sinir ağlarının öğrenme ve normalizasyon teknikleri ile geleceği tahmin etmede başarıyla kullanılabileceği ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

In recent years, artificial neural networks have been applied in many areas and it is one of the most commonly researched methods. Artificial Neural Network (ANN) techniques are effective for the complex and non-linear models. ANN research techniques are applied to various fields such as classification, optimization, forecasting, recognition, modeling and learning.This paper introduces basic structure and working architecture of artificial neural networks. Patient?s waiting time has been estimated by the help of artificial neural networks for the application part. The various statistical normalization techniques used with by combination of learning techniques. The results showed that, the estimated performance of waiting time depends on normalization techniques, which is used in the neural networks. As a conclusion, it has been shown that artificial neural networks can be used successfully to forecast future by using normalization and learning techniques.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    692582

    Approximate artificial neural network hardware aware synthesis tool

    Yaklaşık yapay sinir ağı için donanıma duyarlı sentez aracı

    MOHAMMADREZA ESMALI NOJEHDEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN

  2. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Tez No

    751593

    Evsel ve yemekhane atıklarından biyogaz üretimine işletim koşullarının etkisinin yapay sinir ağları ile incelenmesi

    Investigation of the effect of operating conditions on biogas production from domestic and dining wastes by using artificial neural networks

    ÖZKAN CEYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN AR

  4. Tez No

    50449

    Yapay sinir ağlarıyla çok kanallı servis sistemlerine yaklaşım ve bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    MUHTEREM ÇÖL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Makine MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. BEKİR KARLIK

  5. Tez No

    109673

    Application of neural networks to heuristic scheduling algorithms

    Yapay sinir ağlarının sezgisel çizelgeleme algoritmalarına uygulanması

    DERYA EREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. DEMİR ASLAN

Geri Dön