Geri Dön

Implementation of icing forecast on highways with the grey wolf algorithm and deep learning

Karayollarında buzlanma durumu tahminin bozkurt algoritması ve derin öğrenme ile gerçekleştirilmesi

  1. Tez No: 847083
  2. Yazar: ABDULKHALEK IDAYYIM OWAID MALIKI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FECİR DURAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, güvenli sürüş yoluyla toplumun geliştirilmesine giderek daha fazla katkıda bulunacak bir sistem tasarlamaya ve uygulamaya odaklanmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler bir Mobil uygulamaya bağlı kablosuz sensör ağı üzerinden yayılan bilgilere göre sürücülerin güvenliği sağlayabilmesi için araç sürücülerine kötü iklim ve yol koşulları ile ilgili önceden gerçek zamanlı olarak uyarı verilmesini içeren bir uygulamadan alınmıştır. Çalışmanın amacı, yeni geliştirilen sistem kullanılarak, sürücülerin güvenliği daha fazla güvence altına alınacak ve kaza durumlarında azalma sağlanmasıdır. Bunun dışında yapı, güzergahtaki belirli ara noktalardaki yol koşullarının tahmin edilmesine yardımcı olacak eksiksiz bir ağa dönüştürülebilir. Bu çalışmada, en iyi öznitelikleri seçmek ve otoyol sınıflarını tespit etmek için makine öğreniminde kullanmak üzere Bozkurt optimizasyon yöntemini kullandık. Toplam 6 sınıf kullanılmış ve buzlanma, ıslak, kuru, nemli, tuzlu ıslak ve tuzlu nemli olmak üzere Ankara şehrinden önerilen veri kümesi üzerinde test edilmiştir. Sınıflandırma için karar ağacı, güçlendirici topluluk öğrenme sınıflandırması ve destek vektör makinesi kullanılmıştır. En iyi sonuç, öznitelik sayısı 11 olarak seçildiğinde karar ağacı için elde edilmiştir. Bu senaryoda doğruluk, hassasiyet, duyarlılık ve F1 Skoru sırasıyla %99,99, %99,99, %99,87 ve %99,93 olarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The design and implementation of a system that will progressively improve society through safe driving is the main goal of this thesis. In order to safeguard drivers' safety, the study involves informing drivers in advance about inclement weather and current road conditions in real time through a wireless sensor network connected to a smartphone application. Therefore, there will be more assurance of drivers' safety and a decrease in accident cases by utilizing the recently built system. In addition, the system might be developed into an extensive network that assists in forecasting the state of the roads at certain route checkpoints. In order to identify the roadway classes in this study, we employed Machine Learning (ML), and for the selection of the best features Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm has also used. The suggested dataset was taken from Ankara city when it utilized to evaluate a total of 6 classes, which include icing, wet, dry, damp, salty wet, and salty moist. We employed decision trees, support vector machines, k-nearest neighbors, ensemble, and discriminant algorithm. The best result was obtained for decision tree when the feature number was selected as 11. In this scenario the accuracy, precision, recall, and F1 Score were obtained as 99.99%, 99.99%, 99.87%, and 99.93% respectively.

Benzer Tezler

  1. New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN KÜKRER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN

  2. A Decision support system for planning standby garbage collection trucks

    Yedek çöp toplama kamyonlarının planlanması için bir karar destek sistemi

    GÜLSER HACISALİHOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ