Yapay zeka algoritmaları kullanılarak sistem modelleme
System modelling by using artificial intelligence algorithms
Yazar: SAADET BAĞIŞ
Danışman: DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanık modelleme = Fuzzy modelling ; Doğrusal olmayan sistemler = Nonlinear systems ; Parametrik modeller = Parametric models ; Sistem modelleme = System modelling

Özet:
Sistemlerin analiz ve tasarımlarının doğru biçimde yapılmasında sistem modelleme önemli bir yere sahiptir. İyi bir model kullanılarak sistemle ilgili hızlı ve doğru tahminler yapılabilir. Bu tahminler yardımıyla sistemlerin kontrol edilmesi ve geliştirilmesi de mümkün olur. Modellemenin temeli sisteme ait çeşitli verilerden yararlanılarak uygun bir sistem tanımlamasının ortaya konulmasına dayanır. Bu işlem sırasında model parametrelerinin en az hata ile belirlenmesi gerekir.Bu tez çalışmasında, doğrusal olmayan sistemlerin modellenmesi için yapay zeka algoritmaları kullanılmıştır. Bu amaçla, doğrusal ve doğrusal olmayan özelliğe sahip çeşitli parametrik modeller önerilmiştir. Bu modellere ait parametrelerin belirlenmesinde genetik algoritma (GA), parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve farksal gelişim algoritması (FGA) kullanılmıştır. Elde edilen benzetim çalışmasına ait sonuçlar birbiriyle karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Yapılan çalışmada ayrıca örnek bir problem için bir bulanık model yapısı önerilmiş ve model parametreleri FGA ile elde edilmiştir.Birinci bölümde genel bir giriş yapılarak tez çalışmasının amacı verilmiştir. İkinci bölümde sistem modelleme kavramı açıklanmış ve çalışmanın literatürdeki yeri sunulmuştur. Çalışmada kullanılan yapay zeka algoritmaları üçüncü bölümde tanıtılmıştır. Benzetim çalışmasının sonuçları birbiriyle ve literatürle karşılaştırmalı olarak dördüncü bölümde verilmiştir. Beşinci bölümde tez çalışmasına ait sonuçlara ve değerlendirmelere yer verilmiştir.

Abstract:
System modelling is an important subject for accurate analysis and design of the systems. Fast and correct estimations about the systems can be done by using a good model. Via these estimations, control and improvement of the systems is also possible. Fundamental of the system modelling is based on an appropriate system definition using the various data. In this proses, the model parameters must be determined as the minimum error.In this work, artificial intelligence algorithms were used for modelling of the nonlinear systems. For this aim, several linear and nonlinear parametric models were proposed. In order to determine the parameters of the models, genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and differential evolution algorithm (DEA) were used. The simulation results obtained by different optimization algorithms was comparatively presented. Furthermore, a fuzzy model structure was also proposed for an example system, and the parameters of the model were obtained by using the DEA.In the first section, we have given an introduction and the aim of the thesis. In the second section, we have explained the concept of the system modelling, and have presented the importance of this work on the literature. The artificial intelligence algorithms used in this work have introduced in the third section. The simulation results obtained by the algorithms have comparatively presented in the fourth section. In the fifth section, the results and comments about the study have given.