Yatırım planlamasında meteorolojik veriler ile veri madenciliği kümeleme uygulamaları
Data mining clustering analysis applications with meteorological data in investment planings
- Tez No: 555287
- Danışmanlar: PROF. DR. CEVRİYE GENCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Meteoroloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Meteorology, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, kümeleme, kümeleme analizi, K-means, meteoroloji, Hiyerarşik kümeleme, Karar verme, Karar verme süreci, Kümeleme yöntemi, Meteorolojik faktörler, Planlama, Yatırım planlama, Data mining, clustering, clustering anylsis, K-means, meteorology, Hierarchical clustering, Decision making, Decision making process, Cluster method, Meteorological factors, Planning, Investment planning
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ana ilgi alanları analiz, tasarım, modelleme, planlama, üretim ve servis sistemlerinin yönetim ve kontrolünden oluşan harekât araştırması, karar verici konumundaki kişilerin karar vermelerine yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiş bir problem çözme yaklaşımıdır. Başta askeri faaliyetler olmak üzere endüstri, ulaştırma, eğitim, ekonomi, bankacılık, tarım ve sağlık gibi pek çok alanda uygulama imkânı bulan bir yaklaşımdır. Harekât araştırmasında analiz ve değerlendirme çalışmalarında faydalanılan yöntemlerden birisi veri madenciliğidir. İçinde bulunduğumuz bilişim çağında, depolama sistemlerindeki gelişmeler sayesinde çok büyük miktarda veri rahatlıkla saklanabilir hale gelmiştir. Bu veriler işletmeler, kurumlar ve bireyler için her geçen gün daha değerli hale gelmektedir. Her türlü organizasyonun kendisini geliştirmesi ve rakiplerinden geride kalmaması için topladığı verileri analiz ederek işe yarar çıkarımlarda bulunulması gerekmektedir. Çeşitli bilgisayar yazılımları ve algoritmalar kullanılarak icra edilen veri madenciliği sayesinde çok büyük veri setleri analiz edilerek anlamlı sonuçlar elde edilmesi sağlanır. Çalışma ile Türkiye'de savunma, sağlık, ulaştırma, lojistik, tedarik, tarım, turizm, enerji vb. sektörlerde, birden fazla kriter altında karar vererek yatırım yapan kamu kurumları ve işletmeler için meteorolojik anlamda birbiri ile benzer özellik gösteren iller tespit edilerek işletmeler ve kurumların yatırım planlamalarına yön verici sonuçlar sunulması amaçlanmıştır. Meteoroloji Genel Müdürlüğünden elde edilen 81 il ve 1.545 meteorolojik gözlem istasyonuna ait 9 farklı meteorolojik veri kullanılarak 3 farklı yazılımla veri madenciliği kümeleme uygulaması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar harita üzerinde renklendirilerek MGM'nin istatistiksel değerlerle hazırladığı haritalarla kıyaslanmış ve benzer kümelemeyi yapan veri madenciliği yazılımı tespit edilmiştir. Tespit edilen yazılımın verdiği sonuçlar hiyerarşik olarak sıralanarak bilimsel araştırmacılar ve karar vericiler için ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
“Operation research”, the main interest areas of which are analysis, design, modeling, planning, production and“management of service systems”, is a problem-solving approach developed to help decision-makers to make decisions. It has the opportunity to apply in many fields such as military activities, industry, transportation, education, economy, banking, agriculture and health. Data mining is one of the methods used in analysis and evaluation of studies in operational research. In the age of informatics due to the improvements in storage systems, a large amount of data can easily be stored. These data are becoming more and more valuable for businesses, institutions and individuals. All kinds of organizations need to improve themselves, and analyze the data they collect in order not to fall behind their competitors. By the help of data mining which uses computer softwares and algorithms, very large data sets can be analyzed and meaningful results can be obtained. In this study it is aimed to determine the cities which have similar characteristics in meteorological terms to present leading results for decison makers in public institutions and enterprises of Turkey dealing with defense, health, logistics, procurement, agriculture, tourism and energy sectors. throughout this study, 9 different meteorological data of 81 provinces and 1.545 meteorological observation stations obtained from the General Directorate of Meteorology (GDM) and data mining clustering method applied with 3 different softwares. The results compared with the maps prepared with the statistical values of GDM then the data mining software which makes the most likely clustering determined. The results of the determined software presented hierarchically for scientific researchers and decision makers
Benzer Tezler
- Short term load forecasting by using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini
ALI GHADIRIASL NOBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Alt havzalar düzeyinde tatlı su sağlama ve taşkın riskinin doğa tabanlı çözümler ile değerlendirilmesi
Assessment of water yield and flood risk through nature-based solutions at the sub-basin watershed scale
SAADET GÖKÇEN KARADUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAN
- Long-term renewable energy forecasting and multi-agent reinforcement learning optimization for Turkey's 2050 Technical Planning Horizon aligned with 2053 net-zero commitment: A hybrid neural-physical and hierarchical reinforcement learning approach
Türkiye'nin 2053 net-sıfır taahhüdüyle uyumlu 2050 Teknik Planlama Ufku için uzun vadeli yenilenebilir enerji öngörüsü ve çok ajanlı pekiştirmeli öğrenme tabanlı optimizasyon: Hibrit bir nöral-fiziksel ve hiyerarşik bir pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı
SEYİT ÖNDEROL
Doktora
İngilizce
2026
EkonomiErciyes Üniversitesiİktisadi ve İdari Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
- Yenilenebilir enerji kaynaklı santrallerde enerji üretimi ve denetimi
Energy production and audit at renewable energy power plants
ONUR ODYAKMAZ
Doktora
Türkçe
2008
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DÜRİYE BİLGE
- Makine öğrenme algoritmaları yardımıyla rüzgar enerji santrallerinin kısa, orta ve uzun vadeli enerji üretiminin modellenmesi
Modeli̇ng short, medi̇um, and long-term energy producti̇on of wi̇nd power plants usi̇ng machi̇ne learni̇ng algori̇thms
GÖKHAN EKİNCİ
Doktora
Türkçe
2025
EnerjiPamukkale ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN KEMAL ÖZTÜRK