Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Anabilim Dalı, Tez Koleksiyonu
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Öğe Derin öğrenme ile ethereum fiyat tahmini(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-08-28) Yalçın, Mustafa; Ertuğrul, Ömer FarukYapay zeka, hayatımızın pek çok alanına entegre olarak, günlük yaşantımızı önemli ölçüde kolaylaştırmıştır. Bu kolaylık ise her türlü alanda sağlanmaktadır. Özellikle finansal teknolojilerde, yapay zeka ve makine öğrenimi yöntemleri, kripto para piyasalarında öngörü ve analiz yapma süreçlerini dönüştürmüştür. Bu bağlamda, Ethereum gibi popüler kripto para birimlerinin fiyat tahminleri, ileri yapay zeka modelleri kullanılarak daha doğru ve güvenilir hale gelmektedir. Yatırımcılar, bu modeller sayesinde piyasa hareketlerini daha iyi anlayabilir ve daha bilinçli kararlar alabilirler. Yapay zeka tabanlı analizler, sadece yatırım stratejilerini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda piyasa dalgalanmalarına karşı daha etkin risk yönetimi sağlar. Böylece, kripto para dünyasında güvenlik ve karlılık artırılarak, dijital finansal ekosistemin sürdürülebilirliği desteklenmiş olur. Bu çalışmada ise Ethereum kripto para biriminin fiyat tahmininde yapay zeka modellerinin kullanımı araştırılmaktadır. LSTM, ANN, GRU ve RNN modelleri kullanılarak, Ethereum fiyat verileri üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, bu modellerin fiyat tahminindeki etkinliğini değerlendirmek ve kripto para piyasasındaki öngörü kabiliyetlerini ortaya koymaktır. Elde edilen bulgular, yapay zeka tekniklerinin finansal piyasalarda nasıl kullanılabileceğine dair önemli bilgiler sunmaktadır.Öğe Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak felç (inme) tespiti(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-13) Ateş, Hadice; Çalışkan, AbidinFelç, beyne giden kan akışının aniden kesilmesi olarak tanımlanır. Kan akışının kesildiği bölgedeki hücreler zamanla işlevselliğini kaybederek vücudun etkilenen bölgesinde kalıcı hasara neden olabilmektedir. Felç; yaş, mesleki durum, bazı kronik rahatsızlıklar ve ailede daha önce geçirmiş olan bireylerin bulunması gibi birçok etkene bağlı olabilir. Bu etkenlerin değerlendirilmesi ve felç riskinin tahmin edilmesi maliyet ve zaman bakımından oldukça fazla olduğundan kişinin kalıcı bir hasarla karşı karşıya olma tehlikesi artmaktadır. Günümüz teknolojisinde ise Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi modellerinde son noktaya bakıldığında milyonlarca veri üzerinde iyileştirme yapılarak riskin olup olmadığı konusunda karar vermek saniyeler sürmektedir. Bu çalışmada da zamandan tasarruf edilerek insan sağlığının bu tehlikeden korunması hedeflenerek Makine Öğrenmesi yöntemlerinden olan Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri ve Karar Ağaçları modelleri kullanılarak bireyin felç geçirme riski taşıyıp taşımadığının en güvenilir şekilde belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma sonucunda ise veri seti üzerinde en yüksek başarı oranını elde eden yöntemin %91 ile Karar Ağaçları metodu olduğu görülmüştür. Ardından başarı oranlarına göre yöntemlerin sıralaması ise %89 oranıyla Destek Vektör Makineleri, %81 oranıyla K-En Yakın Komşu modeli ve son olarak Lojistik Regresyon metodu %75 şeklinde sonuçlanmıştır.Öğe Beyin tümörünün derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak tespit edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-27) Aslım, Cafer; Çalışkan, AbidinBu yüksek lisans tezi, beyin tümörlerinin tespiti için derin öğrenme yöntemlerinin kullanımını incelemektedir. Beyin tümörleri, dünya genelinde nadir görülmelerine rağmen yüksek ölüm oranlarına sahip ciddi malignitelerdir. Erken teşhis ve doğru sınıflandırma, tedavi sürecinde hayati öneme sahiptir. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerinin, özellikle evrişimsel sinir ağlarının (ESA), beyin tümörlerinin tespiti ve sınıflandırılması üzerindeki performansı değerlendirilmektedir. Çeşitli derin öğrenme modelleri ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, beyin tümörlerinin MRI ve BT görüntülerinden tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada VGG19, Inception V3 ve MobileNet gibi derin öğrenme modelleri ile K-En Yakın Komşu (k-NN) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) gibi makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Model performansları doğruluk, hassasiyet, duyarlılık, F1 skoru ve ROC-AUC gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, derin öğrenme modellerinin beyin tümörlerinin tespitinde yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunduğunu göstermektedir. Özellikle VGG19 modelinin diğer modellere kıyasla daha yüksek performans sergilediği tespit edilmiştir. Bu bulgular, derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi görüntü analizi alanında etkili bir araç olabileceğini ve klinik uygulamalarda kullanılabilirliğini göstermektedir. Gelecekteki çalışmalarda, daha büyük veri setleri ve farklı derin öğrenme modelleri kullanılarak performansın daha da artırılması hedeflenebilir.Öğe Güneş enerji santrallerinin güç kalitesi üzerine etkisinin incelenmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-09) Obut, Naci; Tür, Mehmet RıdaGünlük hayatta kullanılan tüm cihazların ve ekipmanların normal çalışabilmesi ve ömürlerinden kayıp vermeden performans gösterebilmeleri için belirli elektriksel sınırlamalar gereklidir ve bu sınırlamalar Enerji Kalitesi olarak tanımlanır. Enerji kalitesi, hem enerji üreticileri hem de tüketiciler için büyük önem taşır. Bu bağlamda, belirli güç parametreleri ve standartlara uyum, enerji kalitesinin yüksek seviyede tutulmasını sağlar ve bu sayede kaliteli elektrik enerjisi son kullanıcıya iletilir. Güç kalitesi parametrelerinin ölçülmesi, elektrik santrallerinde ve santrallere bağlı cihazlarda meydana gelebilecek sorunların önlenmesinde önemli bir rol oynar. Problemlerin hızlı bir şekilde tespit edilmesi, çözüme ulaşılması ve sistem arızalarının önlenmesi hayati önem taşır. Enerji santrallerinde teknik kaliteyi belirlemek amacıyla; ölçüm esasları, teknik kalite parametreleri ve sınır değerleri, teknik kalite ölçümleri, ölçüm sonuçlarının değerlendirilmesi ve gerekli işlemlerin gerçekleştirilmesi teknik kalitenin korunmasını ve sürekliliğini sağlamaktadır. Dağıtık üretim sistemlerinin şebekeye entegrasyonunda güç kalitesi kavramı belirleyici bir rol oynar ve kritik bir öneme sahiptir. Şebekeye bağlı GES (Güneş Enerji Sistemi) ve benzeri sistemler, dağıtık üretim sistemleri olarak kabul edilir. Bu tür sistemlerin entegrasyonu sırasında, gerilim dalgalanmaları, harmonik distorsiyonlar, kısa devre akım seviyesinin artması, arıza esnasında ve sonrasında ortaya çıkan davranışlar ve şebeke gerilim/frekans değişiklikleri gibi çeşitli sorunlar ortaya çıkabilir. Bu bağlamda, D-STATCOM (Dağıtılmış Statik Kompanzatör) gibi ileri teknoloji çözümleri, bu tür güç kalitesi sorunlarının etkin bir şekilde yönetilmesi için kullanılabilir. D-STATCOM, şebeke bağlantılı sistemlerde gerilim dalgalanmalarını dengeleyerek, reaktif güç kompanzasyonu sağlayarak ve harmonik distorsiyonları azaltarak şebekenin stabilitesini ve güvenilirliğini artırır. Bu nedenle, planlanan tez çalışmasında, bu entegrasyon zorlukları detaylı olarak incelenecek ve D-STATCOM gibi çözümler kullanılarak geliştirilecek öneriler ile bu sorunların üstesinden gelinmesi amaçlanacaktır.Öğe Yapay zeka yöntemleri kullanılarak ST segment yükselmeli miyokart infarktüslü hastaların ölüm risk analizi ve tahmini(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-17) Özyılmaz, Bahar; Öztekin, AbdulkerimKalp krizi, yani akut miyokard infarktüsü (Acute Myocardial Infarction – AMI), kalbi besleyen damarların zamanla daralıp tıkanmasıyla kalp kasının bir kısmının yeteri kadar kan alamaması durumudur. Bu durumun geç fark edilmesi ve hemen müdahale edilememesi birey için ölüm ve bazı kalıcı hasarlara neden olabilmektedir. İstatistiklere bakıldığında kardiyovasküler hastalıkların neden olduğu ölümler her geçen gün daha da artmaktadır. Akut miyokart infarktüsünün en ciddi ve ölümcül türlerinden biri olan ST yükselmeli akut miyokart infarktüsü (ST-segment Elevation Acute Myocardial Infarction - STEMI) acil tanı ve müdahale gerektirir. Sağlıkta kullanılan yapay zekâ tabanlı uygulamalar yaygınlaşarak erken teşhis ve tedavinin önünü açmıştır. Modern tıpta, STEMI hastalarının doğru ve hızlı bir şekilde tanımlanarak tedavi edilmesi hayati bir öneme sahiptir. Bu süreç içerinde hastaların ölüm riskini önceden belirlemek, klinik kararların verilmesinde çok büyük rol oynamaktadır. Geleneksel risk değerlendirme yöntemleri genellikle zaman alıcı ve subjektif süreçler olup, klinik verilerin manuel olarak analiz edilmesine dayanmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ yöntemlerinden makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak hastalarının ölüm risk analizi ve tahminlemesi yapılmıştır. Kullanılan veri seti üzerinden kalp krizi geçirenlerin parametrelerinin neler olduğu, bu parametrelerin veri seti üzerindeki dağılımı ve birbirleriyle ilişkili olduğu durumlar farklı analiz yöntemleriyle incelenip bireylerde ölüme sebebiyet açısından ne derecede etkili olduğu belirlenmiştir. Bu tezin amacı, kalp krizi geçirmiş bireylerde mortalite riskinin yapay zekâ tabanlı algoritmalar yardımıyla önceden tahmin edilmesini kolaylaştırarak hastaların erken tedavi edilmelerini sağlayacak faydalı bir hekim karar destek modeli geliştirmektir. Çalışmanın, bu yönüyle STEMI hastalarının yönetiminde klinik karar desteği sağlaması ve sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmaya yönelik katkılar sunması beklenmektedir.Öğe Sokak aydınlatma sistemlerinde akıllı kontrol tekniği ile enerji tasarrufu sağlama ve güç kalitesi iyileştirme(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-08-14) Bedir Mirkan, Narin; Tür, Mehmet RıdaGünümüzde kentsel altyapı tasarımının temel unsurlarını enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik oluşturmaktadır. Bu bağlamda, sokak aydınlatma sistemleri, enerji tüketiminin optimizasyonunda önemli bir rol almaktadır. Geleneksel sokak aydınlatma sistemleri, genellikle sabit zaman aralıklarında çalışan ve çevresel koşulları dikkate almayan statik yapılar olarak kabul edilirken, akıllı sokak aydınlatma sistemleri bu alanda önemli bir dönüşümü temsil etmektedir. Geleneksel sokak aydınlatma sistemlerinin sınırlamaları göz önüne alındığında, akıllı sistemlerin enerji tasarrufu, çevresel etkilerin azaltılması ve şehir yönetiminin iyileştirilmesi gibi birçok avantajı bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, Işık yayan diyot lambalar gibi esnek aydınlatma teknolojisinin geniş çapta kullanılabilirliği ve kablosuz iletişim kabiliyetinin bulunmasıyla, hızlı tepki veren, güvenilir şekilde çalışan ve enerji tasarrufu sağlayabilen akıllı sokak aydınlatma sistemlerini geleneksel aydınlatma yöntemlerine göre farklarını ortaya koymuştur. Bunula birlikte farklı teknolojiler ve sensörlerin kullanımını değerlendirmektedir. Önerilen akıllı sokak aydınlatma sistem prototipi tasarlanmış olup gerçek kentsel bir ortamda uygulanmıştır.Öğe Meta-sezgisel algoritmaların sistem tanımlama problemlerine uygulanması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-06-20) Zaloğlu, Metin; Fidan, ŞehmusSon yıllarda çeŞitli optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının sayısında önemli artıŞlar yaŞanmıŞtır. Bu tür algoritmalar, biyolojik evrim, sürü davranıŞı, bitki büyüme süreçleri vb. gibi fenomenlerden ilham alarak tasarlanmıŞtır. Çok çeŞitli algoritmalar olmakla birlikte genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyon algoritmaları oldukça popülerdir. Meta-heuristik algoritmalar, makine öğrenmesinde hiperparametre hesaplama, kontrolör tasarımı, finans vb. çok çeŞitli uygulama alanlarında etkin bir Şekilde kullanılmaktadır. Yapılan literatür araŞtırmalarında meta-heuristik algoritmaların sistem tanımlama problemlerine uygulanmasında önemli eksiklikler olduğu belirlenmiŞtir. Sistem tanımlama yöntemleri, sistemin giriŞ ve çıkıŞ verilerini kullanarak sistemin matematiksel modelini belirlemeye çalıŞır. Bir sistemin matematiksel modelini elde etmek genellikle zahmetli ve karmaŞık bir süreç olabilir. Bu sürecin giriŞ/çıkıŞ verilerinin analiz edilmesi yoluyla sistem tanımlama yöntemleri kullanarak aŞmak mümkündür. Bu Şekilde, sistemin davranıŞını anlamak ve optimize etmek için kullanılabilecek bir model elde edilebilir. Bu çalıŞmada, Meta-sezgisel algoritmalar, saç kurutma(hair-dryer) deney setinden alınan giriŞ/çıkıŞ verileri kullanılarak sistemin modelini elde etmek için kullanılmıŞtır. Tezde; yapay ekosistem (AEO), çiçek tozlaŞma (FPA), karınca aslanı (ALO), güve-alev (MFO), halat çekme (TWO), atom arama (ASO), beyin fırtınası (BSO), su döngüsü (WCA), mercan resifleri (CRO) ve yaŞam seçimi tabanlı algoritma (LCO) gibi çeŞitli meta sezgisel optimizasyon algoritmaları ele alınmıŞ ve sistem tanımlama problemine uygulanmıŞtır. Belirtilen algoritmaların zaman, maksimum jenerasyon, erken durdurma ve fonksiyon hesaplama sınırlılıkları ele alınmıŞ ve performansları incelenmiŞtir. Algoritmaların performanslar karŞılaŞtırıldığında AEO algoritması, diğer algoritmalara göre yüksek bir performans göstermiŞtir. Yapılan analizler sonucunda önerilen meta-sezgisel algoritmaların sistem tanımlama problemlerine kolaylıkla ve baŞarıyla uygulanabileceği görülmüŞtür.Öğe Derin öğrenme teknikleri kullanılarak meyve ve sebzede çeşitli hastalıkların tespit edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-09-28) Özcan, Sevil; Acar, EmrullahMeyve ve sebze hastalıklarının gıda güvenliği ve sürdürülebilir tarım pratikleri açısından kritik önemi bulunmaktadır. Dolayısıyla hastalıklar ürün verimini düşürmekte, kaliteyi azaltmakta ve böylece küresel gıda arzını tehdit etmektedir. Bu hastalıklar aynı zamanda biyoçeşitliliği de olumsuz etkilemekte, ekosistem dengesini bozmakta ve çiftçilerin geçim kaynaklarını zayıflatmaktadır. Bu çalışmada, derin öğrenme teknikleri kullanılarak meyve ve sebzelerde görülen hastalıkların tespiti yapılmıştır. Bu araştırma kapsamında 12 sınıfa ait 2907 adet RGB görüntüden çevrimiçi bir veri seti elde edilmiştir. Her sınıf için veri genişletme yöntemi ile veri seti 2907'den 17442’e kadar çıkarılmıştır. Meyve ve sebzelerdeki çeşitli hastalıkların tespiti için 10 katmanlı evrişimli derin ağ modeli oluşturulmuş ve ön eğitimli derin ağ mimarileri ( InceptionV3 ve ResNet50) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, en başarılı yöntemleri belirlemek için zaman ve başarı oranı açısından karşılaştırılmıştır. Sağlanan analizlerin sonuçları ayrıca tasarlanan bu gerçek zamanlı sistem ile meyve ve sebzelerde hastalık görüntülerini tespit etme ve tahminlerini bilgisayar ekranına aktarmak için gerçekleştirilmiştir.Öğe Terahertz (THz) frekansta çalışan meta malzeme soğurucu tasarımı(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-09-14) Daşdemir, İlhan; Öztekin, AbdulkerimTerahertz (THz) frekansındaki sinyaller yüksek nüfuz etme gücü, uygulama güvenliği, yüksek sinyal-gürültü oranı ve düşük iletim kaybı gibi pek çok özelliğe sahiptir. Ayrıca, daha geniş bant genişliği sayesinde, THz frekansında çalışan radarlar diğer radarlara kıyasla daha yüksek çözünürlüklü görüntüler elde etmeyi mümkün kılmaktadır. Bu özelliklere sahip olmasından dolayı THz frekans bandında çalışan bir radar, otomatik algılama ve gizli objeleri tespit etmede daha etkili olabilmektedir. Bu avantajlar göz önünde bulundurulduğunda, THz radar kullanımının artarak önceki radarların yerini alması kaçınılmazdır. Bununla beraber, özellikle askeri teknolojide, radara yakalanmadan hareket etme yeteneği günümüzde büyük bir önem kazanmıştır. Normal şartlarda THz radarlara karşı görünmezlik sağlayabilecek soğurucu malzemeler bulmak oldukça güçtür, zira doğal malzemeler THz frekansındaki sinyallere karşı zayıf bir etkiye sahiptir. Meta malzemeler, dielektrik özellikleri laboratuvar ortamında yapay olarak değiştirilmiş malzemelerdir. Meta malzemeler genellikle askeri alanlarda uçak, gemi ve denizaltı gibi araçların kaplamalarında kullanılarak radar sistemlerine yakalanma olasılığını neredeyse sıfıra düşürüp bu sayede istenilen görünmezliği sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında, meta malzeme kullanılarak Terahertz (THz) seviyesinde çalışabilecek bir elektromanyetik ekran tasarımı üzerine odaklanılmıştır. Çalışmanın amacı, hedeflenen soğurma değerini elde edebilecek bir ekran tasarımı geliştirmektir. Prototip tasarım üzerinde yapılan simülasyonlar, %99,98 gibi yüksek bir soğurma oranı elde edildiğini göstermektedir.Öğe Alçak gerilim elektrik dağıtım hatlarında meydana gelen kayıpların tespiti için nesnelerin interneti tabanlı modüler sistem tasarımı(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-11-15) Güleydin, Murat; İzci, DavutElektrik enerji talebinin gün geçtikçe artış göstermesi toplumların gelişmişlikleri ile paralellik göstermekte, bununla beraber artan ihtiyacın tersi yönde bazı enerji kaynaklarının ihtiyaçları karşılamada yetersiz kalması ve çevreye zararları yeni enerji kaynaklarının araştırılmasını zorunlu kılmıştır. Enerjinin yetersizliği gerek yaşam standartlarını düşürmekte gerekse de hizmet ve üretimi durdurabilecek kadar riskli, gelecek nesillerin yaşamını olumsuz etkileyecek gibi kritik bir çevresel faktördür. Son yıllarda yenilenebilir enerji kaynaklarının yaygınlaştırma çalışmaları bununla beraber mevcut enerjinin tüketiminde verimli enerji tüketimi, tasarruf tedbirleri ile kayıpların azaltılmasına yönelik bilinçlendirme kampanyaları, teşvikler; ülkelerin enerji politika ve stratejilerinin ana temaları haline gelmektedir. Ülkemizde de yeni teknolojiler beraberinde teşvik politikalarıyla tasarruflu enerji tüketimini yaygınlaştırma çabaları ve çevresel etkilerinin gözetilmesi eksenli ilerlemektedir. Bu sebeple de teknik kayıpların azaltılması adına yatırım programları genişletilerek eski elektrik şebekeleri yenilenmekte yanı sıra teknik olmayan kayıplar için de elektrik dağıtım firmaları hizmet bölgelerine özgü etkin mücadele yöntemlerini geliştirilmesine çalışmaktadır. Bu çalışmamızda nesnelerin interneti (IoT) tabanlı bir sistem tasarlanarak alçak gerilim seviyesinde teknik ve teknik olmayan kayıpların tespiti problemlerine çözüm üretmiş ve gelecekte özellikle Türkiye’deki yüksek kayıplı elektrik dağıtım hizmeti sunan kuruluşların alçak gerilim yeraltı elektrik enerjisi dağıtım şebekelerine entegrasyonunun sağlanabileceği, mevcuttaki akıllı saha yönetimlerinin bir parçası olması hedeflenmektedir. Bu sayede teknik olmayan kayıpların tespitini kolaylaştırılması, teknik kayıpların da haberleşme teknolojine bağlı olarak daha erken tespit edilebilmesini mümkün hale gelebilecektir. Çalışmamız düşük bir maliyetle elde edilebilen sistem ve donanımsal bir yapıya sahiptir. Sistem tasarımımız, mevcut kullanılan takip sistemlerine entegre edilebilir hem de tek başına çalışabilme yeteneğine sahip esnek bir yapı şeklinde tasarlanmıştır. Bu çalışma ile enerji dağıtım kuruluşları, tüketicilerinin ihtiyaç duyduğu kaliteli enerji hizmeti sunabilen ve akıllı saha yönetimini daha da etkin kullanabilmesini hedeflemekteyiz.Öğe RF enerji hasatlama için mikroşerit anten tasarımı uygulamaları(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-11-15) Aslan, Hüseyin; İzci, DavutSon zamanlarda teknolojinin gelişmesi özellikle yarı iletkenlerin icadından sonra akıl almaz bir hızla ilerlemiştir. Bu ilerleme teknolojik cihazlarının çoğalmasına neden olmuştur. Dünya nüfusunun artması ve bu nüfusun teknolojik cihazları sürekli kullanması enerji tüketimin artmasına sebep olmuştur. Dünya genelinde enerji tüketimin her geçen gün artması bilim insanlarını enerjiyi farklı yollardan kolay ve az maliyetle elde etmek için araştırmalar yapmaya itmiştir. Enerjiyi elde etmenin onlarca farklı yolu vardır. Bu yollardan biri de ortamda çeşitli cihazlardan (Mikrodalga ve Radyo dalga) oluşan ve serbest halde dolaşan Elektromanyetik dalgalardan uygun koşullar ve uygun aparatlarla (Anten ve enerji hasatlama modülü) enerji hasadı yapmaktır. Son yıllarda haberleşme sistemlerinin ve diğer sistemlerin sayıca çoğalması ortamdaki frekans yoğunluğunda ve çeşitliliğinde artışa sebep olmuştur. Bu durum RF (Radyo Frekans) enerji hasatlama yönteminin haberleşme devrelerinde çokça kullanılmasına olanak tanımıştır. Böylelikle kesintisiz ve düşük güçlerde RF enerji hesatlama yapabilen sistemlerin oluşmasına ve çoğalmasına yol açmıştır. Bir RF enerji hasat atlama sistemi 5 adet aşamadan oluşmaktadır bunlar anten, empedans uyumlandırma, filtreler, doğrultucu devreler ve yüktür. Bazı cihazlarda kullanılması için uygun hale getirilen enerjinin batarya veya pil benzeri depolama aygıtları tarafından depolanıp o şekilde tüketilmesi beraberinde çeşitli maliyetler getirmektedir. Bu maliyetleri azaltmanın yöntemlerinden biri sürekli serbest halde dolaşan elektromanyetik dalgalardan RF enerji hasatlama yöntemiyle enerji elde etmektir. RF enerji hasat atlama düşük güç ile çalışan sistemler için oldukça popüler bir çözüm yöntemidir burada enerji kesintisiz sağlandığından batarya kullanımının önüne geçilerek hem maliyet azaltıcı hem de depolama cihazlarının atıkları sonucu çevrede oluşacak çevre kirliliklerinde önüne geçilmiştir. Bu çalışmada iletim hattı modeli kullanılarak 50 ohm luk karakteristik empedansa sahip RF enerji hasadı yapmak için farklı ebatlarda mikroşerit yama antenler tasarlanmıştır. Tasarlana antenler üzerinde çeşitli değişiklikler yapılarak hem tek bantlı hem de çift bantlı frekanslarda çalışacak antenler elde edilmiştir. Daha sonra simülasyonlarla adım adım optimizasyonlar yapılarak daha iyi antenler elde edilmiştir. Bu aşamalardan sonra en iyi parametrelere sahip biri tek bantlı, diğeri çift bantlı (Dual bant) iki adet mikroşerit yama antenin baskı devresi (PCB) ile üretimi yapılmıştır. Üretimleri yapılan antenler enerji hesaplama modülüne bağlanıp multimetre ile gerilim değerleri, geri dönüş kaybı (S11), kazanç, yönlülük değerlerinin tek, iki ve üç boyutlu grafik değerleri incelenmiştir.Öğe Sera gazı emisyonu hesaplamalarında yapay zekâ uygulamaları(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-07) Ertuğrul, Serkan; Sezgin, NecmettinKüresel ısınmayı tetikleyen sera gazları, doğal etmenlerin yanı sıra insan kaynaklı faaliyetlerden de kaynaklanmaktadır. Fosil yakıtların kullanımıyla ortaya çıkan sera gazları emisyonu, küresel ısınmada önemli bir etkendir. Özellikle karbondioksit, küresel ısınma üzerinde en güçlü etkiye sahiptir; çünkü sıcaklığı emen bir gaz olarak, etkisi son derece büyük ölçüdedir. Küresel anlaşmalar, özellikle Paris Anlaşması gibi, insan faaliyetlerinin azaltılması ve net sıfır emisyon hedeflerinin benimsenmesi yönünde önemli adımlar atmıştır. Bu bağlamda, tüm ülkelerin sürdürülebilir ve gerçekçi programlar uygulayarak sera gazı emisyonlarını azaltma hedeflerine ulaşmaları beklenmektedir. Finansal, ekonomik ve insani gelişmişlik göstergeleri, nüfus, ormansızlaştırma ve enerji tüketimi gibi verileri kullanarak, bazı ülkelerde gelecekteki sera gazı emisyon seviyelerini hesaplamak için makine öğrenimi yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışmada, sera gazı emisyonlarının azaltılması hedefine ulaşmak için MATLAB programı aracılığıyla uzun kısa dönem bellek (LSTM) ve hibrit CNN-RNN modeli gibi derin öğrenme yöntemleri kullanılarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Ayrıca, zaman serisi verileri için NARX modellemesi ile elde edilen tahminlerle LSTM modellemesi sonuçları karşılaştırılarak gelecekteki sera gazı emisyonları tahmin edilmiştir. Bu çalışma ayrıca, ülkelerin sera gazı emisyon azaltma hedeflerine ulaşmaları için farklı verileri göz önünde bulundurarak sürdürülebilir programlar geliştirmelerine kolaylık sağlaması beklenmektedir.Öğe Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerde bulanık mantık yöntemiyle optimizasyonu ve dağıtım şebekesine entegrasyonu(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-22) Apaydın, Ebru; Tür, Mehmet RıdaUlaştırma sektörü tüm dünyada hızla büyümektedir. Bu büyüme bazı sorunları da beraberinde getirmektedir. Dünyada karbon emisyonunun ve enerji tüketiminin sürekli artması bu sorunlardan biridir. Günümüzde elektrikli araçlar, hava kirliliğini ve yakıt tüketimini azaltmak için en uygun çözüm olarak kabul edilmektedir. Dünyadaki kirliliği ve küresel ısınmayı azaltmak için enerji ihtiyacının karşılanmasında yenilenebilir enerjinin payının artırılması ve ulaşımda elektrikli araç sayısının artırılması büyük önem taşımaktadır. Elektrikli araç sayısının önümüzdeki yıllarda önemli ölçüde artacağı tahmin edilmektedir. Elektrikli araçların gün geçtikçe yaygınlaşmasıyla birlikte bu araçların şarj sistemleri de dikkat çeken konulardan biri haline gelmektedir. Daha önce fosil yakıtlarla sağlanan enerjinin elektrik enerjisi ile karşılanmasının şebekeye olağanüstü bir yük getireceği açıktır. Elektrikli araç sayısının artmasıyla birlikte bu yükün doğrudan artacağı ve şebekenin zayıf olduğu alanlarda sorun yaratacağı söylenebilir. Bu tez çalışmasında, elektrikli araç şarj istasyonu için bulanık mantık tabanlı enerji yönetimi algoritması önerilmiştir. Çalışmanın temel amacı bulanık mantık tabanlı elektrikli araç şarj istasyonunun güç talebi, şarj süresi ve şarj dönemi gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak minimum şarj maliyetinin nasıl elde edileceğini ortaya koymaktır. Bulanık optimizasyon tekniği ile farklı koşullar için farklı şarj oranları ve buna paralel farklı maliyetler elde edilerek enerji tasarrufu sağlanmıştır. Ayrıca bu optimizasyon tekniği ile kullanıcıların elektrik tüketiminin yoğun olmadığı zaman dilimlerinde araçlarını şarj etmeleri sağlanarak şebekedeki yük durumunun dengelenmesi sağlanmıştır.Öğe Enerji tedarik sürekliliğini sağlama yöntemleri ve fayda maliyet analizi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-09-08) Temiz, Rojin; Tür, Mehmet RıdaBu tez çalışmasında, enerji tedarik sürekliliğinin kullanıcı ve elektrik dağıtım şirketleri açısından önemi vurgulanmıştır. Enerji tedarik sürekliliği kalite parametreleri incelenip, bu parametrelerin sağlanmadığı durumlar detaylandırılmıştır. Enerji tedariki sağlanmadığı durumlarda elektrik dağıtım şirketlerinin sorumlu olacağı tazminat ve diğer ödemeler ile ilgili formüllere yer verilmiştir. Elektrik dağıtım şebekelerinde enerji tedarik sürekliliğini etkileyen kesintilerin çeşitleri ve bu kesintilerin şebeke üzerindeki etkileri belirtilmiştir. Elektrik dağıtım şebekesinde oluşan kesintilerin, etkileme alanlarını azaltmak için alternatif enerji besleme kaynakları tesis edilmelidir. Alternatif enerji besleme kaynağı yatırımları ile şebeke iyileştirme hususlarına değinilmiştir. Yapılan yatırımların, enerji tedarik sürekliliği kalite parametreleri sağlanamadığı durumlarda oluşan tazminat bedelleri hesaplanıp kararlaştırılması gerekmektedir. Yöntem olarak belirlenen Dicle Elektrik Dağıtım AŞ. (DEDAŞ)sorumluluk bünyesinde bulunan Şırnak İli Cizre ilçesi dağıtım şebekesi ele alınmıştır. Cizre ilçesinde bulunan F13 Kuştepe ile F14 Cizre-1 Ring Şebekesinin enerji tedarikini nasıl sağladığı analiz edilmiştir. Tesis edilen bu ring şebekesinin maliyeti hesaplanmış ve şebekenin tesis edilmediği durumla karşılaştırılmıştır. Bu durumda dağıtım şirketinin karşılaşacağı ceza miktarları hesaplanmış ve yatırımın fayda maliyet analizi yapılmıştır.Öğe Akıllı şebekelerde yenilenebilir enerji santrallerinin şebekeye entegrasyonu ve aktif güç kontrolü(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-23) Tur, Mehmet Necat; Ertuğrul, Ömer FarukTeknolojik uygulamaların sürekli artışı, elektrik tüketim miktarında sürekli bir büyümeyi beraberinde getirecektir. Fosil yakıtların sınırlı doğasından dolayı, yenilenebilir enerji kaynaklarından enerji üretimi öneminin her geçen gün arttığı gözlemlenmektedir. Günümüzde kullanılan elektrik iletim ve dağıtım şebekeleri, artan elektrik ihtiyacını karşılamak adına sürekli olarak genişletilmektedir. Gelecekte ise mevcut şebeke altyapılarının akıllı şebeke sistemlerine dönüştürülmesi, kaçınılmaz bir gereklilik halini alacaktır. Bunun yanında arz ve talep arasındaki güç dengesi, elektrik şebekelerinin güvenilir ve istikrarlı çalışması için esas alınarak kontrol bir yapılması amaçlanmaktadır. Arz ve talep arasındaki uyumsuzluk, elektrikli cihazların çoğunun arızalanmasına neden olan frekans sapmalarına neden olmaktadır. Ayrıca, birçok şebekede olduğu gibi, sistem kararlılığını etkileyerek sistem kesintilerine yaşanmaktadır. Akıllı şebeke, günümüzde arızaları otomatik ve hızlı bir şekilde çözümleyen, talebi izleyen ve daha güvenilir elektrik gücü için istikrarı koruyan ve eski haline getiren teknolojileri ve yöntemleri tanımlamak için kullanılmaktadır. Akıllı şebeke konseptinde, merkezi santrallerin hakim olduğu şebekeden dağıtılmış santralleri sistem genelinde entegre etmeye doğru bir paradigma kayması mevcuttur. Bu nedenle, konvansiyonel santrallerde olduğu gibi yük dağılımlarının önceden planlamak kolay değildir. Bu çalışmada, aktif gücün gerçek zamanlı olarak kontrol edilmesi (talep ve arzın dengelenmesi) için bir yöntem önerilmiştir. Üretim, talep, depolama, pazar, çevre koşulları ve diğer gerekli veriler hakkında gerçek zamanlı veri alışverişi için bu yöntem akıllı şebekelerde uygulanabileceği düşünülmektedir. Bu veriler, akıllı şebekede gerçek zamanlı arz ve talep dengeleme hakkında karar vermede önemlidir. Ayrıca akıllı şebekelerde, talep karşılama ve depolama sistemlerinin avantajlarından yararlanarak arz ve talebi gerçek zamanlı olarak dengelemek mümkündür. Simülasyon, önerilen yöntem için DigSilent Power Factory programı ile yapılması hedeflenmektedir. Simülasyon aracının bir elektrik şebekesi modelleme parçasına ek olarak, karar verme programını kodlamak için DigSilent Programlama Dili (DPL) özelliği kullanılması amaçlanmaktadır.Öğe AVR sisteminin PID kontrolör parametrelerinin RSA algoritması kullanılarak optimizasyonu(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-24) Bavli, Abdurrahim; Sevim, DavutBu tez çalışmasında, jeneratörlerde çıkış gerilimlerinin istenilen AVR sisteminin kontrolörsüz modeli incelenmiştir. Sonra durum uzay denklemi çıkarılmıştır. Buradan sisteme PID kontrolörü eklenerek modelleme yapılmıştır. Daha sonra kontrolörlü modelin sonuçları grafiksel olarak gösterilmiştir. En son aşamada ise Sürüngen Arama Algoritması (RSA) açıklanarak PID kontrolör parametrelerinin optimizasyonu amaçlanmıştır. Sonuçlar grafiklerle desteklenmiştir.Öğe X-Ray görüntülerinden alt solunum yolu enfeksiyonlarının teşhisinde transfer öğrenme yöntemleri ve topluluk öğrenmeye dayalı yeni bir yaklaşım(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-07-07) Özaydın, Berivan; Tekin, RamazanGünümüzde virüslerin neden olduğu hastalıklar büyük salgınlara neden olarak milyonlarca insanın hayatını etkilemektedirler. Bu virüslerin neden olduğu hastalıklardan bazıları alt solunum yolu enfeksiyonları olup bunlar arasında COVID-19 salgını Corona virüsün neden son yılların en akut ve şiddetli virüslerinden birisidir. Virüs aşıları geliştirilmesine rağmen dünya genelinde COVID-19 vaka oranları hızla artmaktadır. COVID-19 ve diğer alt solunum yolları hastalıkların teşhisi için yapay zekâ tekniklerinin de kullanıldığı görülmektedir. Özellikle derin öğrenme teknikleri klasik PCR testi ve X-ray görüntülerin manuel yorumlanmasına göre daha hızlı ve başarılı sonuçlar üretmektedir. Derin öğrenme olarak da bilinen derin yapılandırılmış öğrenme, yorumlamalı öğrenme, aktarılmış öğrenme gibi metotlar yapay sinir ağı tabanlı yöntemlerdir. Bu çalışmada 9 farklı transfer derin öğrenme metodu tabanlı topluluk sınıflandırıcılı hibrit bir model ile X-ray görüntüleri kullanılarak COVID-19 ve diğer alt solunum yolu enfeksiyonu hastalıkların teşhisi gerçekleştirilmiştir. DeepFeat-E olarak isimlendirilen hibrit yaklaşım transfer modellerinden elde edilen derin öznitelikler ve klasik makine öğrenimi yöntemlerinden oluşan sınıflandırıcılar kullanılarak teşhis işlemi gerçekleştirmektedir. Önerilen yaklaşımı test etmek için 10.192 Normal, 6012 Akciğer Opaklığı (COVID Dışı akciğer enfeksiyonu), 1345 Viral Pnömoni ve 3616 COVID-19 (Hasta) toplamda 21.165 X-ray görüntüsünden oluşan veri seti kullanılmıştır. Önerilen yaklaşım ile en yüksek başarı DenseNet201 TÖ (Transfer Öğrenme) modellerine ait derin öznitelikler ve İstifleme topluluk öğrenme yöntemiyle elde edildiği görülmüştür. Dört, üç ve iki sınıfa sahip veri seti ile yapılan deneysel çalışmalarda sırasıyla test doğruluğu %90,17, %94,99 ve %94,93 olarak elde edilmiştir. Ayrıca sistemin tüm TÖ modellerinde elde edilen doğruluk değerlerini değişen miktarlarda arttırdığı görülmüştür. Bu tez çalışması kapsamında elde edilen sonuçlara göre, önerilen DeepFeat-E isimli hibrit sistemin alt solunum yolu enfeksiyon hastalıkların teşhisinde hızlı ve güvenilir bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.Öğe Derin öğrenme ile anlamsal bölütleme ve piksel görüntülerinden gerçek görüntü üretimi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-07-10) Arıca, Emre; Kaya, Yılmazİki bölümden oluşan bu tez çalışmasının ilk bölümünde derin öğrenme metotları ile anlamsal bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Anlamsal bölütleme işlemi, bir görüntüdeki her pikselin ilgili bir etiket ile ilişkilendirme işlemidir. Anlamsal bölütleme ile görüntüdeki nesnelerin tespiti, yerinin belirlenmesi mümkün kılınmaktadır. Bilgisayar sistemleri tarafından görüntülerin daha iyi yorumlanması, anlaşılması için anlamsal bölütleme önemlidir. Son yıllarda derin öğrenme metotları ile görüntülerden nesne tespiti nesnelerin yorumlanmasında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Mevcut araştırmada Resnet-18 transfer yöntemini temel alan Deeplab v3+ CNN ağı ile anlamsal bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bunun için Camvid veri seti kullanılmıştır. 701 yüksek çözünürlüklü görüntüden oluşan veri setindeki görüntülere piksel bazlı anlamsal bölütleme manuel olarak uygulanmıştır. Öncelikli olarak bölütleme işlemi Gretag–Macbeth renk şeması esas alınarak gerçekleştirilmiştir. Ardından Deeplab v3+ gerçek görüntüler piksel görüntülerle eşleştirilerek eğitim işlemi gerçekleştirilmiştir. Modeli test etmek için farklı görüntüler kullanılmıştır. Gözlenen Jaccard, Sørensen-Dice ve BF Skoru metriklerine göre yüksek başarılar gözlenmiştir. Tezin ikinci aşamasında derin öğrenme metotları ile piksel görüntülerden sentetik görüntüler oluşturulmuştur. Bu kapsamda derin öğrenme metotlarından GAN yöntemlerinden faydalanılmıştır. GAN modeller farklı alanlarda sentetik veriler üretmek için yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Araştırmada gerçek görüntüler oluşturmak için Pix2PixHD GAN modeli kullanılmıştır. Pix2PixHD, yüksek çözünürlüklü görüntülerin düşük çözünürlüklü eşlemelerinden gerçekçi ve ayrıntılı görüntüler üretmek için kullanılan bir görüntü çeviri yöntemidir. Bu yöntemin temelinde, derin öğrenme ve özellikle de evrişimli sinir ağları vardır. Pix2PixHD GAN yönteminde CNN ağı olarak VGG19 transfer derin öğrenme metodu kullanılmıştır. Denemeler Camvid veri seti üzerinde gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen denemelerde başarılı yüksek çözünürlüklü görüntülerin üretildiği sonucuna varılmıştır.Öğe Elektrikli araç şarj istasyonu enerji ihtiyacının karşılanması teknik ve ekonomik analizi: Batman Üniversitesi Batı Raman Kampüsü örneği(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-11-17) Yılmaz, Muhammed Said; Tür, Mehmet Rıda; Özhan, DavutFosil yakıt kaynaklarının kullanımı dünyamıza ve atmosfere fazlaca zarar vermektedir. Atmosfere yayılan zararlı sera gazları hem atmosfer tabakasını delmekte hem de küresel ısınmayı tetiklemektedir. Bu zararlı gazların yayılmasın da otomobillerinde büyük payı vardır. Geçmişten günümüze kadar içten yanmalı motorlu araçların daha çok kullanıldığı görülmektedir. Hükümetlerin sıfır emisyon projeleri bu araçların üretimini azaltmaya yöneltmektedir. Son yıllarda elektrikli araçların gelişimi, batarya gücünün artırılması, uzun mesafelerin kat edilmesi, elektrikli araçlara ilgiyi artırmaktadır. Elektrikli araçlar (EV) çevreci, doğa dostu olduğundan şarj edilmesinde yenilebilir enerji kaynaklarından da faydalanılabilmektedir. Yenilenebilir kaynaklarla çalışan elektrikli araç şarj sistemleri, bu iki önemli yapının bir araya getirilmesiyle enerji sürdürülebilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Yenilenebilir enerji kullanımı, fosil yakıtların tüketilmelerini ve emisyonları düşürerek iklim değişikliğiyle mücadelede etkili bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Batman Üniversitesi Batı Raman Kampüsü’nde elektrikli araç şarj istasyonunun enerji ihtiyacını karşılamak için HOMER Pro ve RETScreen Expert programları kullanılarak, şebekeye bağlı yenilenebilir enerji kaynaklarından (güneş ve rüzgâr enerjisi) oluşan hibrit bir sistemin teknik ve ekonomik analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Üniversite kampüsümüzün güneş ve rüzgâr enerji potansiyelleri incelenmiş, elektrikli araçlar için yük profili çıkartılmış, fotovoltaik (FV) ve rüzgar türbin (RT) sisteminin optimum boyutlandırması yapılmıştır. 200 kW boyutunda ayrı ayrı FV sistem, RT sistemi ve hibrit (FV+RT) sistem tasarlanmış, ekonomik ve teknik hesaplamaları yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, FV sistem: amortisman süresi 7.73 yıl, seviyelendirilmiş enerji maliyeti -0,038 $/kWsa, net bugünkü maliyet -7,052,315 $, RT sistemi: amortisman süresi (değer yok), seviyelendirilmiş enerji maliyeti -0,0226 $/kWsa, net bugünkü maliyet -3,344,467 $ ve hibrit sistem: amortisman süresi 10.12 yıl, seviyelendirilmiş enerji maliyeti -0.0393 $/kWsa ve net bugünkü maliyet -6,848,665 $ olarak hesaplanmıştır. En ekonomik sistemin FV sistem olduğu ve yıllara göre kazanç sağladığı değerlendirilmiştir. En düşük emisyon değerlerine hibrit sistemde ulaşılmıştır.Öğe GRU ile bölgesel tüketim modelleme ve tahmin: Derin öğrenme ile tüketici davranışlarını anlama(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-16) Tung, Herdem; Ertuğrul, Ömer FarukGünümüzde artan enerji ihtiyacına karşılık üretim kapasitesindeki artış aynı zamanda tüketicilerin düzensiz ve sabit olmayan enerji ihtiyacı enerji kalite kontrolünü ve enerjide yük tahmini yapmayı zorunlu hale getirmiştir. Enerji kalitesinin iyileştirilmesi son zamanlarda artan akıllı şebekeler ve bunların kullanım alanın genişlemesiyle ön planda olmuştur. Ayrıca akıllı şebekelere dahil olan yapay zekâ alanındaki gelişmeler enerji kalitesini arttırmıştır. Enerji üretim kalitesi oldukça yüksek olsa da tüketim bandı, tüketicilerin farklı ve stabil olmayan durumları şebekede dengesizliklere yol açmaktadır. Bu dengesizliklerin giderilmesi çeşitli yöntemlerle yapılmaya başlanmış olup bunlardan biride şebekenin tüketim karakteristiğini çıkarmak ve buna üretimi düzenlemektir. Aynı zamanda çıkarılan tüketim durumuna göre uygun üretim durumu enerji üretim ve tüketim kalitesini arttıracaktır. Yaptığımız çalışma tamda bu tür sorunlara yeni bir çözüm oluşturmaktadır. Çalışma örnek bir yerin mevcut olan tüketim alışkanlıklarını çıkarıp bunları düzenledikten sonra bunların analizi yapıp mevcut enerji ihtiyacını görmektir. Ayrıca çalışmada düzensizlik sebeplerini araştırmak ve oluşacak enerji ihtiyaçlarımdan önceden haberdar olarak üretimi belirlenebilir. Tüketim tahmini farklı özellikler (hava durumu, kullanım yeri, kullanım tarihi, yenilenebilir enerji kullanımı, yıllık tüketim vb.) göz önüne alınarak yapılmıştır. Tahminleme yaparken yapay zekâ alanında birçok yöntem olsa da biz kullandığımız veri setine uygun olduğunu düşündüğümüz GRU (Geçitli Tekrarlayan Birim) yöntemi kullanılandık. Tahminlemede kullandığımız yöntem elde ettiğimiz RMSE sonuçlarına bakınca veri setimize uygun olduğu kanıtlanmıştır.
