5 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Öğe Güneş ışınım tahmini için farklı tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Güneydoğu Anadolu Bölgesi örneği(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019-10-08) Akıl, Yahya; Yılmaz, MusaFosil yakıtların azalması ve çevre kirliliğinin artışından dolayı ülkemizde potansiyeli yüksek olan güneş enerjisi çok önemli hale gelmiştir. İhtiyaç duyulan enerji arzının güneş enerjisinden elde edilmesi için kurulacak güneş santrallerinin fizibilite çalışmaları yapılmalıdır. Bu çalışmalar için güneş ışınımı miktarının tespit edilmesi ve uygun bölgelerin seçilmesi gerekmektedir. Işınım profili için gerekli girdilerin ölçülmesi ve elde edilen girdiler vasıtasıyla işinim profilinin uygun yöntemler ile tahmininin yapılması gereklidir. Böylece kurulacak tesisin veriminin belirlenmesi sağlanmış olacaktır. Bundan dolayı, bu çalışma, yatırımcılar açısından, yatırım yapılacak alanın uygunluğunu belirlemeye imkân tanıyacaktır. Bu çalışma kapsamında; Güneydoğu Anadolu Bölgesinde bulunan beş İl’de (Diyarbakır, Şanlıurfa, Gaziantep, Batman ve Mardin) güneş ışınım profili tahmini için on farklı yöntem incelenmiştir. Her bir il için Temel Bilesen Analizi (TBA) uygulayarak ve TBA uygulanmaksızın sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar analiz edilerek uygun yöntemler belirlenmiştir. TBA uygulandığında sonuçlarda belirgin iyileşme saptanmıştır. Lineer regresyon yöntemi TBA uygulanmaksızın sonuçlar incelendiğinde; tüm iller için en uygun yöntem olduğu görülmektedir. TBA uygulayarak elde edilen sonuçlar açısından ise, beş il içinde Lineer destek vektör makinesi en uygun yöntem olarak tespit edilmiştir. TBA özellik çıkarımı sağlayarak; verimliliği artırmakla kalmamış aynı zaman da hangi parametrelerin doğru tahmin yapmada önemli olduğunu da göstermiştir. TBA uygulanarak güneş ışınım süresinin %83 ile doğru tahminde bulunması açısından en önemli parametre olduğu görülmüştür.Öğe A novel machine learning method based on generalized behavioral learning theory(Springer Nature, 2016-04-09) Ertuğrul, Ömer Faruk; Tağluk, Mehmet EminLearning is an important talent for understanding the nature and accordingly controlling behavioral characteristics. Behavioral learning theories are one of the popular learning theories which are built on experimental findings. These theories are widely applied in psychotherapy, psychology, neurology as well as in advertisements and robotics. There is an abundant literature associated with understanding learning mechanism, and various models have been proposed for the realization of learning theories. Nevertheless, none of those models are able to satisfactorily simulate the concept of classical conditioning. In this study, popular behavioral learning theories were firstly simplified and the contentious issues with them were clarified by conducting intuitive experiments. The experimental results and information available in the literature were evaluated, and behavioral learning theories were jointly generalized accordingly. The proposed model, to our knowledge, is the first one that possesses not only modeling all features of classical conditioning but also including all features with behavioral theories such as Pavlov, Watson, Guthrie, Thorndike and Skinner. Also, a microcontroller card (Arduino Mega 2560) was used to validate the applicability of the proposed model in robotics. Obtained results showed that this generalized model has a high capacity for modeling human learning. Then, the proposed learning model was further improved to be utilized as a machine learning method that can continuously learn similar to human being. The result obtained from the use of this method, in terms of computational cost and accuracy, showed that the proposed method can be successfully employed in machine learning, especially for time ordered datasets.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 Ortaokul öğrencilerinin başarılarını etkileyen faktörlerin veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-10-13) Öztekin, Ferit; Sezgin, NecmettinBu çalışma, ortaokul düzeyindeki öğrenci başarılarını etkileyen faktörlerin belir-lenmesi ve analiz edilmesi amacıyla veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemlerinin kulla-nılmasını hedeflemektedir. Eğitimde veri odaklı bir yaklaşımın önemini vurgulayan bu ça-lışma, öğrenci başarısını etkileyen karmaşık faktörlerin anlaşılmasına ve eğitim politikala-rının daha etkili bir şekilde tasarlanmasına katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmanın temel odak noktası, ortaokul seviyesindeki öğrencilerin başarılarını etkileyen faktörlerin belirlenmesidir. Öğrenci başarısını etkileyen faktörler arasında öğrenci özellikleri, aile fak-törleri, okul ortamı ve öğretmen faktörleri gibi çeşitli değişkenler bulunmaktadır. Bu fak-törlerin belirlenmesi, eğitim sisteminin zayıf noktalarını tespit etmek ve öğrencilerin başa-rısını artırmak için bireyselleştirilmiş müdahalelerde bulunmak için önemlidir. Bu çalışma, Batman-Merkez Ortaokullarında öğrencilere başarı düzeylerini etkileyebilecek faktörleri belirlemek amacıyla yapılmıştır. Çalışma kapsamında öğrencilere başarı düzeylerini etkile-yebilecek faktörleri değerlendirmek için bir form verilerek doldurmaları istenmiştir. Öğ-rencilerin bu formları doldurmasıyla elde edilen yanıtlar ile ders dönemi ortalamaları ilgili okullardan alınmıştır. Bu veriler, veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri, büyük veri setlerini analiz etmek ve öğrenci başarısını etkileyen faktörleri tanımlamak için güçlü araçlar sunar. Veri analizi için grafik türleri, regresyon modelleri ve sınıflandırma gibi yöntemler kullanılarak öğrenci başarısını etkileyen faktörler belirlenmiş ve öğrencilerin ders ortalaması tahmin edilerek öğrencinin zayıf noktaları tespit edilerek bireyselleştirilmiş çözüm sunmuştur. Bu çalışmanın sonuçları, eğitimcilerin, eğitimde idari birimlerin, velilerin ve öğrencilerin orta-okul düzeyindeki öğrenci başarılarını artırmak için daha etkili stratejiler geliştirmesine yar-dımcı olabilir. Ayrıca, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi yenilikçi yöntemlerin eğitim araştırmalarında nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek sunarak, bu alanda gelecekteki araştırmalara da katkı sağlayabilir.Öğe Tarımsal desteklemelerin ekonomik etkisi: Konya ili Karapınar ilçesi örneği(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025-02-13) Öztürk, Şenol; Şiriner, İsmailBu çalışma, Karapınar ilçesinin 2014-2023 yılları arasındaki tarımsal üretim dinamiklerini analiz ederek, tarım teşvikleri, ortalama sıcaklık ve toplam yağış miktarının tarımsal üretim üzerindeki etkilerini incelemektedir. Veriler, Tarım ve Orman Bakanlığı, TÜİK ve Meteoroloji Genel Müdürlüğü gibi güvenilir kaynaklardan temin edilmiştir. Regresyon analizleri, tarım teşviklerinin (LNSP) üretim üzerinde pozitif ve anlamlı bir etki gösterdiğini ortaya koyarken, sıcaklık (LNT) ve yağış (LNR) değişkenlerinin etkilerinin düşük düzeyde ve istatistiksel olarak anlamlı olmadığını göstermiştir. Araştırma sonuçları, tarım teşviklerinin bölgedeki üretim artışında önemli bir role sahip olduğunu, ancak iklimsel değişkenlerin sınırlı bir etkisi bulunduğunu göstermektedir. Çalışma bulguları, tarım politikalarının bölgeye özgü ihtiyaçlar doğrultusunda yeniden yapılandırılmasını, modern tarım tekniklerinin teşvik edilmesini ve çiftçilere yönelik eğitim programlarının güçlendirilmesini önermektedir. Bölgesel kalkınma stratejilerinin oluşturulması ve çevresel sürdürülebilirlik uygulamalarının hayata geçirilmesi, Karapınar ilçesindeki tarımsal üretim potansiyelinin artırılması açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, bölgeye özgü tarımsal politikaların belirlenmesi ve uygulanmasında önemli bir rehber niteliği taşımaktadır.
