Veri madenciliği teknikleri yardımıyla baz istasyonu arızalarının tahmin edilmesi
Estimation of base station failures by data mining techniques
- Tez No: 586526
- Danışmanlar: PROF. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Arıza tespiti, Bayes Kestirim Yöntemi, Tahmin, Tahmin teknikleri, Veri bağımlılık analizi, Veri ilişkilendirme, Veri modelleri, Veri çözümleme tekniği, Yapay zeka, Fault diagnosis, Bayes Estimation Method, Estimation, Estimation techniques, Data dependence analysis, Data association, Data models, Data analysis technique, Artificial intelligence
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mobil iletişim teknolojisinin gelişmesi ve buna bağlı olarak gerek ses gerekse data kullanım ihtiyacının artması ile birlikte telekomünikasyon sektöründe kesintisiz hizmet vermek çok önemli bir hal almıştır. Bu nedenle, telekomünikasyon firmaları bu hizmeti abonelerine sunmak adına bazı çalışmalar ve yatırımlar yapmaktadır. Bunlardan biri de, tüm şebekenin 7/24 takip edilmesi ve herhangi bir kesinti durumunda çözüm adına acil aksiyon alınmasıdır. Asıl hedef ise kesintinin hiç yaşanmaması ve bunun önceden tahmin edilmesidir. Bu amaçla, telekomünikasyon sektöründe arıza tahminlemesi yapmak günümüzde çok ihtiyaç duyulan bir konulardan biri haline gelmiştir. Bu tahminlemeyi yapmak için şebekenin devamlılığını etkileyen bütün parametrelerinin analize dahil edilmesi gereklidir. Bu parametreler ile birlikte, geçmiş yıllara ait veriler de yol gösterici olacaktır. Bu tez çalışmasında, bir telekomünikasyon firmasının geçmiş yıllara ait arıza gerçekleşmeleri de kullanılarak doğru bir tahminleme modeli oluşturulması ve önümüzdeki yıllara ait arıza tahminlemesi yapılarak yaşanabilecek olası arızaların proaktif olarak engellenmesi için aksiyon alınması sağlanacaktır. Kullanılacak veri setinde, geçmiş yıllara ait lokasyon bazlı, tarih-saat bilgisi ve arıza süreleri bulunacaktır. Bu veri seti, tahminleme ve veri madenciliği yöntemleri kullanılarak bir model oluşturmayı sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
With the development of mobile communication technology and consequently the need for both voice and data usage, it has become very important to provide uninterrupted service in the telecommunication sector. For this reason, telecommunication companies make some studies and investments to offer this service to their subscribers. One of them is to monitor the entire network 24/7 and to take urgent action in the event of an interruption. The main goal is to never interrupt and to anticipate this. For this purpose, fault estimation in the telecommunication sector has become a much-needed topic. In order to make this estimation, all parameters affecting the continuity of the network must be included in the analysis. With these parameters, data from previous years will also be guiding. In this thesis, an accurate forecasting model will be formed by using the failures of a telecommunication company in the past years, and a failure estimation will be made in the coming years and action will be taken to proactively prevent possible malfunctions. In the data set to be used, location based, date-time information and breakdown times will be found. This data set will allow you to create a model using forecasting and data mining methods.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Veri madenciliği teknikleri ile Borsa İstanbul pay piyasası pazarlarında fiyat hareketlerinin tahmini
Predicting of stock price movements with data mining techniques on Borsa Istanbul equity markets
EFE GÖKAKIN
- Veri madenciliği ve optimizasyon teknikleri kullanılarak bir depo tasarımı: perakende sektöründe uygulaması
Warehouse design using data mining and optimization techniques: an application in retailing sector
FURKAN YENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
- Banka müşterilerinin internet bankacılığına ilişkin yaklaşımlarının veri madenciliği teknikleri ile incelenmesi
Examination of approaches of bank customers about internet banking by using data mining techniques
ŞAFİYE BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bankacılıkİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMMAN TUĞBA ŞİMŞEK GÜRSOY