ANFIS ve ARIMA modelleri ile endüstri 4.0 verilerinin karşılaştırılması
Comparison of ANFIS and ARIMA models via industry 4.0 data
- Tez No: 558860
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, ARIMA, ARIMA modelleri, Endüstri 4.0, ANFIS, ARIMA, ARIMA models, Industrial 4.0
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, bir üretim hattından elde edilen zaman serisi verisine klasik zaman serisi ve bulanık zaman serisi yaklaşımları uygulanarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu sayede, üretim hattındaki olası anomalilerin öngörebilecek ve Endüstri 4.0 modeli için önleyici bir yaklaşım elde edilmeye çalışılmıştır. Özellikle, sinirsel bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kaotik bir zaman serisini tahmin etmek amacıyla kullanılan bir yaklaşım olduğu için, üretim hattından sensörler yardımı ile alınan veriler üzerinde uygulanmıştır. Çalışmada, birinci derece Sugeno bulanık çıkarım sistemi yöntemi kullanılmış olup, veri setleri için uygun üyelik fonksiyonları belirlenmiştir. Tahmin başarımlarının değerlendirilmesi amacıyla, hata kareleri ortalamasının karekökü (RMSE) ve mutlak hata yüzdeleri ortalaması (MAPE) değerleri hesaplanmıştır. Klasik zaman serisi yöntemlerinden biri olan Box-Jenkins yöntemi ile de ARIMA modelleri belirlenmiş olup, aynı başarım değerleri bu modeller içinde hesaplanmıştır. ANFIS yaklaşımı ve ARIMA modelleri yardımıyla elde edilen RMSE ve MAPE değerleri karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda, birinci derece Sugeno bulanık çıkarım sistemi yöntemi ile elde edilen hata kareleri ortalamasının ve mutlak hata yüzdeleri ortalamasının Endüstri 4.0 verileri üzerinde en iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, bulanık çıkarım sistemi yöntemi ile gerçek değerlere en yakın tahmin değerleri üretmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, performances of classical and fuzzy time series approaches, which are applied to time series data obtained from a product line, are compared. As a result, an approach to avoid possible anomalies of product line and to provide preventive maintenance capabilities to Industry 4.0 is tried to be achieved. Since The Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) was used to estimate chaotic time series, it was particularly applied on time series data obtained from production line using sensors. The first degree Sugeno fuzzy inference system method has been used and suitable membership functions have been determined for the dataset. The Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) were calculated to assess estimation performance. ARIMA models, which is the one of the classical time series approaches, were determined by Box-Jenkins method and same performance metrics are calculated. The RMSE and MAPE values obtained by using ANFIS method and ARIMA models were compared. Finally, it was observed that the RMSE and MAPE obtained by first degree Sugeno fuzzy inference system method gave the best results on Industrial 4.0 data. In addition, the fuzzy inference system method produced the closest estimation values to actual values.
Benzer Tezler
- Ege bölgesi keçi liflerinin bazı önemli fiziksel, kimyasal özellikleri ve değerlendirme imkanları
Başlık çevirisi yok
NİLÜFER ERDEM
Doktora
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU
- Çizgisel kaynaktan ışıyan elektromağnetik dalgaların mükemmel iletken silindir takkesinden optik gibi saçılması
Başlık çevirisi yok
ADNAN GÖRÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. H. ERGUN BAYRAKÇI
- Kuluçkalık yumurtalarda depolama yöntemi ve süresinin kuluçka sonuçlarına etkileri üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MERAL ÖZTEN
- Proses modellendirme, optimizasyon ve kontrolün bir petrol rafineri ünitesine (FCC) uygulanması
Başlık çevirisi yok
HARUN TAŞKIN
Doktora
Türkçe
1983
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AYHAN TORAMAN