Yapay sinir ağları ile veriye dayalı modelleme için diferansiyel evrim tabanlı bir nöroevrim uygulaması
A neuroevolution application based on differential evolution for data driven modeling with artificial neural network
Yazar: NİDA TEKEDERELİ
Danışman: DOÇ. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarlar = Computers ; Veri modelleme = Data modelling ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Yapay sinir ağları modellerinin eğitimi geriye yayılım yöntemi ile etkili bir şekilde yapılabilmektedir. Ancak, ağın öğrenme kalitesi ve uygulama başarısını artırabilmek için eğitim kümesi verilerine uygun optimal ağ mimarisinin belirlenmesi gerekmektedir. Yaygın olarak ağın mimari optimizasyonu manüel olarak bir uzman tecrübesine dayanarak yapılmaktadır ve bu bağımlılık otonom akıllı sistem uygulamaları için bir dezavantaj oluşturmaktadır. YSA ağ mimarisi, temelde veri kümesinden öğrenmek için kullanılan modelin karmaşıklığını belirlemektedir. Optimal mimariye sahip olmayan yapay sinir ağlarının eğitiminde aşırı öğrenme veya aşırı genelleme gibi eğitim sorunları görülebilmekte ve yapay sinir ağı modelinin uygulama performansını düşürebilmektedir. Nöroevrim alanı, yapay sinir ağının performansını iyileştiren yönde değişim ve evrim süreçlerini araştırır. Böylece optimal performansa sahip yapay sinir ağı modelini geliştirmeyi amaçlar. 
Bu tez çalışmasında diferansiyel evrim algoritması ile yapay sinir ağı mimarisini optimize eden bir nöroevrim uygulaması çalışılmış, ve ev enerji yükü tahmin probleminde bir uygulanması Matlab ortamında gerçekleştirilmiştir. Konutların ısıtma yükü tahmin probleminde yapay sinir ağı modelinin mimari optimizasyonu için ortalama mutlak hata tabanlı ve belirlilik katsayısı tabanlı amaç fonksiyonlarının performansları incelenmiştir ve önerilmiş bazı amaç fonksiyonlarının performansları ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Training of artificial neural network models can be performed effectively by using the back propagation method. However, in order to increase training quality and application success of the network, it is necessary to determine the optimal network architecture according to data in training set. The architectural optimization of neural networks is commonly carried out manually, this process needs expert experience, and this dependence becomes a disadvantage for autonomous intelligent system applications. ANN network architectures essentially determine the complexity of the model that is used to learn from the dataset. Training problems such as overfitting and overgeneralization may occur in case of the training of artificial neural networks that do not have an optimal architecture, and this may decrease the application performance of the artificial neural network model. The field of neuroevolution investigates the processes of changes and evolution of artificial neural networks on the way of improving their performance. Thus, it aims to develop an artificial neural network model that has optimal performance.
In this thesis study, a neuroevolution application, which optimizes the artificial neural network architecture by using the differential evolution algorithm, has been studied, and an application to residential energy load estimation problem is carried out in Matlab programming environment. In residential heating load estimation problem, the performances of mean absolute error-based objective function and coefficient of determination based objective function were investigated for the architectural optimization of the artificial neural network model and compared with the performances of some proposed objective functions.