Tez detayları

Destek vektör regresyon ile uçaklarda anlık yakıt tüketiminin analizi = Analysis of instantaneous fuel consumption in aircrafts with support vector regression

Yazarlar:

Yalçin, Cansin

Yayıncı:

Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Matematik

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Doktora (Phd)

Yayın Tarihi:

12/2015

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000083970

Anahtar sözcükler:

İstatistik

Özet

Machine learning algorithms have recently been the focus of researchers especially those working on data sets for which tens of thousands of variables and/or observations are available. Support vector machines are kernel-based machine learning algorithms and based on the statistical learning theory. To detect nonlinear relationship, the data is mapped to a higher dimensional feature space. Dual formulation can be expressed in terms of inner products of data instances and so the problem can be solved by using kernel functions. The complexity of the model represented by support vectors is independent from the size of input space and depends only on the number of support vectors. In this study, support vector regression algorithm is applied to predict the instantaneous fuel consumption during flight. It has been shown that fuel consumption can be modeled as a nonlinear function of data collected in Flight Data Monitoring systems. The model has been tested on real-world data set.

Makine öğrenme algoritmaları son zamanlarda özellikle on binlerce değişken ve/veya gözlemin mevcut olduğu veri setleri üzerinde çalışma yapan araştırmacıların ilgi odağı olmuştur. Destek vektör makineleri çekirdek-tabanlı makine öğrenme algoritmalarıdır ve temelini istatistiksel öğrenme teorisinden almaktadır. Nonlineer ilişkilerin tespitinde veri daha yüksek boyutlu özellik uzayına haritalanmaktadır. Dual formulasyonda gözlemlerin sadece iç çarpımlar şeklinde yer alması özelliğinden faydalanılmakta ve problemin çözümünde çekirdek fonksiyonları kullanılmaktadır. Destek vektörler ile temsil edilen modelin kompleksliği girdi örneklerinin boyutundan bağımsızdır ve sadece destek vektörlerin sayısına bağlı olmaktadır. Bu çalışmada, destek vektör regresyon yönteminin uçuş süresince anlık yakıt tüketiminin tahmini üzerinde uygulaması yapılmıştır. Yakıt tüketiminin Uçuş Veri İzleme sistemlerinde kaydedilen verilerin nonlineer bir fonksiyonu olarak modellenebileceği gösterilmiştir. Uygulanan model gerçek veri seti üzerinde test edilmiştir.

Tez detayları

Destek vektör regresyon ile uçaklarda anlık yakıt tüketiminin analizi = Analysis of instantaneous fuel consumption in aircrafts with support vector regression

Yazarlar: Yalçin, Cansin

Yayıncı: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

Ana Başlıklar: Matematik

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Doktora (Phd)

Yayın Tarihi: 12/2015

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000083970