Yazar "Boz, Nagihan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Köprü ayakları etrafında meydana gelen oyulma derinliğinin uç öğrenme makinesi, XGBoost regresyon ve sembolik regresyon yöntemleri ile tahmini
    (İnönü Üniversitesi, 2024) Boz, Nagihan; Gül,? Enes
    Yatak malzemelerinin taşınması sırasında köprü ayaklarının zarar görmesi ciddi sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, köprü ayaklarında meydana gelen oyulmanın modellenmesi, insan hayatı için önemli bir risk faktörüdür. Uygulamada birçok farklı tip ve şekillerde köprü ayakları kullanılmaktadır. Köprü ayağı oyulmalarının tahmin edilmesi için birçok geleneksel matematiksel denklemler üretilmiştir. Bu tez kapsamında, oyulma derinliği üç farklı yenilikçi yöntem kullanılarak tahmin edilecektir. Bu yöntemler; Uç Öğrenme Makinesi (UÖM), Sembolik Regresyon (SR) ve XGBoost Regresyon (XGBoost) yöntemleridir. Literatürden derlenen 1064 laboratuvar verisi kullanılarak, dairesel duvar jeti, dairesel olmayan duvar jeti, tam akmayan menfez, iskele ve dayanak gibi farklı köprü ayak tipleri için densimetrik Froude sayıları hesaplanarak oyulma derinliği tahmin edilmiştir. Çeşitli geometrilerin hepsini kapsayan şekil ve yerleşim düzeninden bağımsız bir modelleme için genelleştirme yapılmıştır. UÖM, XGBoost ve SR yöntemlerinin çeşitli hiper parametre kombinasyonları ile en iyileme yapılarak en uygun model belirlenmeye çalışılmıştır. UÖM, XGBoost ve SR modelleri için sırasıyla 62, 90 ve 24 adet model kurulmuştur. Bu modeller beş farklı hata parametresi; Ortalama Karekök Hatası (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Yüzdesel Mutlak Hata (MAPE), Willmott's İndeks (WI) ve Korelasyon Katsayısı (R2) kullanılarak hata oranı en aza indirilmiştir. UÖM, XGBoost ve SR ile elde edilen genel modeller, oyulma derinliğini tahmin etme konusunda geleneksel regresyon denklemlerinden daha iyi sonuçlar vermiştir.