Development of new hybrid models for prediction of VO2MAX using machine learning methods combined with feature selection algorithms
Nitelik seçme algoritmalarıyla birleştirilmiş makine öğrenme yöntemleri kullanılarak yeni hibrit VO2MAX tahmin modellerinin geliştirilmesi
- Tez No: 460975
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin iki amacı bulunmaktadır. İlk amaç; maksimal, submaksimal ve anket değişkenlerinin ilk defa ikili ve üçlü kombinasyonlarını kullanarak yeni hibrit nitelik seçme tabanlı maksimum oksijen tüketimi (VO2max) tahmin modelleri geliştirmektir. Model geliştirme için Destek Vektör Makinesi, yapay sinir ağları tabanlı ve ağaç yapılı makine öğrenme yöntemleri ile birleştirilmiş Relief-F, mRMR ve MLFS nitelik seçicileri kullanılmıştır. İkinci amaç ise; Relief-F, mRMR ve MLFS'den oluşan ve önemli VO2max tahmin değişkenlerinin belirlenmesinde daha güvenilir kararlar almak ve daha doğru modeller geliştirmek üzere üç bireysel nitelik seçicisinin konsensüs özelliklerini kullanan yeni bir hibrit nitelik seçici algoritma tasarlamaktır. Modellerin performansı üç farklı veri seti üzerinde 10 katlı çapraz doğrulama kullanılarak, çoklu korelasyon katsayıları (R's) ve ortalama karekök hataları (RMSE's) hesaplanarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, literatürde yer alan ve sadece maksimal, submaksimal veya anket değişkenleri ile oluşturulan nitelik seçme tabanlı normal modellerin sonuçlarına göre, bu tezde önerilen hibrit modellere ait R ve RMSE değerlerinin belirgin bir şekilde iyileştiği görülmüştür. Ayrıca, önerilen hibrit nitelik seçicisine dayalı modellerinin; Relief-F, mRMR veya MLFS'nin bireysel olarak uygulanması ile oluşturulan modellerine göre karşılaştırılabilir veya en iyi durumda ortalama %12.46'ya kadar daha düşük hata oranları ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is twofold. The first purpose is to develop new hybrid feature selection-based maximal oxygen uptake (VO2max) prediction models using for the first time the double and triple combinations of maximal, submaximal and questionnaire variables. Several machine learning methods including Support Vector Machine, artificial neural network-based and tree-structured methods combined individually with three feature selectors Relief-F, minimum redundancy maximum relevance (mRMR) and maximum-likelihood feature selector (MLFS) have been applied for model development. The second purpose is to design a new ensemble feature selector, which aggregates the consensus properties of Relief-F, mRMR and MLFS to produce more robust decisions about the set of relevantly identified VO2max predictors and to create more accurate prediction models. Using 10-fold cross validation on three different datasets, the performance of prediction models has been evaluated by calculating their multiple correlation coefficients (R's) and root mean squared errors (RMSE's). The results show that compared with the results of the other regular feature selection-based models in literature, the reported values of R and RMSE of the hybrid models in this thesis are considerably more accurate. Furthermore, prediction models based on the proposed ensemble feature selector outperform the models created by individually using the Relief-F, mRMR or MLFS, achieving similar or ideally up to 12.46% lower error rates on the average.
Benzer Tezler
- Relativistic dft calculations of magnetic shielding tensors for spin ½ heavy nuclei
Başlık çevirisi yok
FAHRİ ALKAN
- Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri
Energy management system for hybrid electric vehicles
EMRE KURAL
Doktora
Türkçe
2015
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- Ground motion prediction equations based on simulated ground motions
Benzeştirilmiş yer hareketlerine dayanan yer hareketi tahmin denklemleri
KADER GÖZENER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDeprem Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL ASKAN GÜNDOĞAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN KALE
- Development and implementation of a price prediction system using machine learning techniques
Makine öğrenme teknikleri kullanılarak fiyat tahminleme sisteminin yapılması ve geliştirilmesi
SERCAN EREN İŞKESEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Hibrid adım motorunun modellenmesi ve simülasyonu
Modelling and simulation of hybrid stepping motors
AYLİN TÜLAY USTA
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. TAMER KUTMAN