Hibrid makine öğrenmesi teknikleri ile yol yüzey durumunun modellenmesi
Modeling the roadway surface status by hybrid machine learning techniques
Yazar: BEGENCH YARMATOV
Danışman: DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL ; PROF. DR. SERDAL TERZİ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Regresyon = Regression ; Üst yapı yönetim sistemi = Pavement management system

Özet:
Günümüzde, yeni karayolu yapmaktan çok mevcut karayolu üstyapılarının bakımı, onarımı ve yenilenmesi gibi çalışmalar önem kazanmaya başlamıştır. Bu noktada karayolların üstyapısındaki bozulma derecelerine göre yol yüzey durumunun tahmin edilmesi, Üstyapı Yönetim Sisteminde yollardaki bakım/onarım işinin optimize edilmesi ve iyi bir planlamanın yapılması için çok önemlidir. 
Üstyapı yönetimi kavramı, mevcut kaynakların en iyi şekilde kullanımını sağlamak amacıyla ilk olarak 1960'lı yıllarda ortaya atılmıştır. Üstyapı Yönetim Sistemi (ÜYS), bir yol ağının bakım/onarım planlamasını ve tüm ağ üzerindeki üstyapı koşullarının optimize edilmesini yöneten sistemdir. ÜYS, kaliteli bir yol üstyapı envanterinin muhafaza edilmesi ve yol ağının genel koşulunun istenilen seviyelerde tutulabilmesi için gerekli birçok görevi kapsar. 
Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, makine öğrenme teknolojisinin gelişiminde de etkin rol oynamıştır. Makine öğrenmesi esas olarak 1959 yılında bilgisayar biliminin, yapay zekâda sayısal öğrenme ve model tanıma çalışmalarından geliştirilmiş bir alt dalıdır. Matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak mevcut verilerden çıkarımlar yapan makine öğrenmesi, bilinmeyene dair tahminlerde bulunabilmektedir.
Bu tez çalışmasında, yeni bir yaklaşım geliştirilerek söz konusu tahmin için yol yüzey durumunu gösteren indeks modellenmiştir. Bu metodoloji, farklı makine öğrenmesi algoritmalarını birleştiren bir hibrid tekniğin uygulanmasını içermektedir. Bu yaklaşım, çözüm hakkında bir formül veya fonksiyona sahip olmayan problemleri çözmek için kolaylıkla ve gerçekçi bir şekilde uygulanabilmektedir. Ayrıca, geliştirilen hibrid model için Java programlama dilinde bir masaüstü programı yazılmıştır. Bu program, regresyon için Weka kütüphanelerini ve modelin optimizasyonu için Genetik algoritma yöntemini kullanmaktadır. Geliştirilen program ile incelenen yolun mevcut durumu tahmin edilebilmektedir.

Abstract:
Nowadays, works such as maintenance, repair and maintenance of existing pavements have become more important than making new roads. At this point, prediction of flexible pavement surface status (pavement condition) according to the distress degree of pavement, is very important to optimize maintenance/repair work in the roads and to make a good planning in Pavement Management System.
The pavement management concept was first conceived in the mid-1960's to organize and coordinate the activities involved in achieving the best value possible for the available funds. The Pavement Management System (PMS) is a system that manages the maintenance/repair planning of a road network and optimizing the pavement conditions on the entire network. The Pavement Management System covers many tasks required to maintain a quality road pavement inventory and to keep the general condition of the road network at the desired levels.
Developments in computer technology have also played an efficient role in the developments of machine learning technology. Machine learning is mainly a subdivision of computer science developed in 1959 from the works of digital learning and model recognition in artificial intelligence. It is a possible to make predictions about unknown by machine learning which makes inferences from existing data using mathematical and statistical methods.
In this thesis study, the index of roadway surface status has been modelled for prediction with developing a new approach. This methodology includes the application of a hybrid technique which combines the different machine learning algorithms. This approach is able to apply easily and realistically to solve the problems which do not have a formulation or function about the solution. Also in the study, desktop software in Java programming language was written for the developed model. This software uses the Weka libraries for regression and the Genetic Algorithm method for model optimization. The roadway surface status which under examining can be predicted with the developed software.