Dayanma Duvarlarında Makine Öğrenmesi İle Güvenlik Sayısı Tahmini

Bu tez çalışmasında dayanma yapıları özelinde kayma, devrilme ve toptan göçme güvenlik katsayısı değerlerinin tahmini için makine öğrenmesi yöntemleri incelenmektedir. Ayrıca tahmin değerlerini oluşturan denklem elde edilerek yeni bir matematik model oluşturulmuştur. Matematik model oluşturma işlemi Polinom Regresyon yöntemiyle elde edilen modelin içerisindeki matematik formüllerinin çıkarımı ile gerçekleşmektedir. Model doğrulama ve karşılaştırma işlemleri için, gradyan artırtılmış regresyon ağacı, karar ağacı, k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmaları ile elde edilen tahminler gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Tahminlerin hata oranları, ortalama kare hata, kök ortalama kare hata ve ortalama mutlak hata metrikleriyle ölçülmüştür. Ayrıca tahmin edilen değer ve gerçek değer arasında saçılım grafikleri oluşturulduğunda, korelasyon katsayısı değerinin bire oldukça yakın olduğu gözlemlenmiştir. Böylece, elde edilen matematik modelin, dayanma yapılarındaki güvenlik sayılarının değerinin bulunmasında önemli ve pratik bir çözüm olabileceği düşünülmektedir. Dayanma yapıları, bu tez çalışması için örnek bir uygulama alanı olduğundan, matematik modelin çıkarılması işlemi genelleştirilmiş olup diğer fiziksel problemler için de kullanılabilecek hale getirilmiştir. Matematik model oluşturma işlemi Python programlama dili kullanılarak geliştirilen bir Python paketi olarak kullanıma sunulmuştur. Bu sayede kullanıcıların, sahip oldukları fiziksel problemlere ait veri kümelerini kullanarak bir matematik model formülü geliştirebilmesi sağlanmaktadır. Geliştirilen model bir hesap tablosu şeklinde (csv biçimi) kullanıcıya çıktı olarak sağlanmaktadır.

Erişime Açık
Görüntülenme
4
22.03.2024 tarihinden bu yana
İndirme
1
22.03.2024 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
17 Nisan 2024 13:58
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Dayanma Duvarlarında Makine Öğrenmesi İle Güvenlik Sayısı Tahmini
Yayın Türü
(dc.type)
Tez
Yazar/lar
(dc.contributor.author)
SEYHAN, Şüheda
Atıf Dizini
(dc.source.database)
Diğer
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Makine Öğrenmesi
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Matematik Model
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Polinom Regresyon
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Dayanma Yapıları
Yayıncı
(dc.publisher)
KTO Karatay Üniversitesi
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
YUMUŞAK, Semih
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2021
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2022-01-04T09:27:54Z
Açık Erişim tarihi
(dc.date.available)
2022-01-04T09:27:54Z
Tez Türü
(dc.type.thesis)
Yüksek Lisans
Özet
(dc.description.abstract)
Bu tez çalışmasında dayanma yapıları özelinde kayma, devrilme ve toptan göçme güvenlik katsayısı değerlerinin tahmini için makine öğrenmesi yöntemleri incelenmektedir. Ayrıca tahmin değerlerini oluşturan denklem elde edilerek yeni bir matematik model oluşturulmuştur. Matematik model oluşturma işlemi Polinom Regresyon yöntemiyle elde edilen modelin içerisindeki matematik formüllerinin çıkarımı ile gerçekleşmektedir. Model doğrulama ve karşılaştırma işlemleri için, gradyan artırtılmış regresyon ağacı, karar ağacı, k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmaları ile elde edilen tahminler gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Tahminlerin hata oranları, ortalama kare hata, kök ortalama kare hata ve ortalama mutlak hata metrikleriyle ölçülmüştür. Ayrıca tahmin edilen değer ve gerçek değer arasında saçılım grafikleri oluşturulduğunda, korelasyon katsayısı değerinin bire oldukça yakın olduğu gözlemlenmiştir. Böylece, elde edilen matematik modelin, dayanma yapılarındaki güvenlik sayılarının değerinin bulunmasında önemli ve pratik bir çözüm olabileceği düşünülmektedir. Dayanma yapıları, bu tez çalışması için örnek bir uygulama alanı olduğundan, matematik modelin çıkarılması işlemi genelleştirilmiş olup diğer fiziksel problemler için de kullanılabilecek hale getirilmiştir. Matematik model oluşturma işlemi Python programlama dili kullanılarak geliştirilen bir Python paketi olarak kullanıma sunulmuştur. Bu sayede kullanıcıların, sahip oldukları fiziksel problemlere ait veri kümelerini kullanarak bir matematik model formülü geliştirebilmesi sağlanmaktadır. Geliştirilen model bir hesap tablosu şeklinde (csv biçimi) kullanıcıya çıktı olarak sağlanmaktadır.
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
http://hdl.handle.net/20.500.12498/5253
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve cerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms