Hız kesici tümseklerin yakıt tüketimine etkisinin derin öğrenme algoritmaları ile tahmin edilmesi: Örnek bir uygulama
Estimating the effect of cushioners on fuel consumption with deep learning algorithm: An example application
Yazar: MUSTAFA FATİH TOSUN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ŞENTÜRK
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri yolu = Data bus ; Yakıt tüketimi = Fuel consumption

Özet:
Trafiği düzenlemek için sıklıkla hız kesici tümsekler (kasisler) kullanılmaktadır. Bununla birlikte kasisler sürüş konforunun azalması ve yakıt tüketimini arttırma gibi problemlere de sebep olmaktadır.
Günümüzde otomobillerde verilere OBD-II portundan anlık olarak ulaşılabilmektedir. Bu tezde kasislerde araçların yavaşlama ve hızlanmasının yakıt tüketimine etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun için kasis bulunan güzergahlarda otomobil kullanılmış ve OBD-II portundan Arduino ile gerçek zamanlı hız ve yakıt tüketimi verileri alınmıştır.
Alınan veriler ön işleme ve normalizasyona tabi tutulmuştur. Yakıt tüketimini tahmin etmek için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU) yineleyen derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Ön işlenmiş veriler modelleri eğitmede kullanılmıştır.
Veri setinin örnekleme zamanı olarak 300ms seçilmiştir. Yakıt tüketiminin hesaplanması için geriye doğru birden fazla veriye ihtiyaç duyulduğundan sistem pencere kaydırma yöntemi ile eğitilmiştir. Pencere boyutu ise 5, 10 ve 15 olarak seçilmiştir. Verilerin %60'ı eğitim ve %40'ı doğrulama için kullanılmıştır.
Geliştirilen modellerde hiperparametre optimizasyonu yapılmıştır. Böylece katman sayısı, katmanlardaki hücre sayısı, hücrelerin aktivasyon fonksiyonları ve öğrenme oranı belirlenmiştir. Doğrulama setinde en düşük ‰63 ortalama kare hatası elde edilmiştir.
Geliştirilen modeller kullanılarak farklı kasisler ve hız senaryolarının yakıt tüketimine olan etkileri tahminlenmiştir. Kasislerden geçiş için belirlenen hız ve zaman verileri kullanılarak yakıt tüketiminin kasis etkisi boyunca %16,30 ile %31,03 arasında arttırdığı sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Speed bumps are used to regulate traffic frequently. However, bumps also cause problems such as decreased driving comfort and increased fuel consumption.
Nowadays, data can be accessed instantly from the OBD-II port in vehicles. In this thesis, it is aimed to determine the effect of vehicle's slowing down and accelerating over bumps on fuel consumption. For this purpose, an automobile is used on the routes with bumps and real-time speed and fuel consumption data is obtained from the OBD-II port with Arduino.
The received data is preprocessed and normalized. Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) deep learning models are developed to predict fuel consumption. The preprocessed data is used to train the models.
The sampling time of the data set is 300ms. The system is trained with the window slide method. The window size is selected as 5, 10 and 15. 60% of the data is used for training and 40% for validation.
Hyperparameter optimization is conducted in the models. Thus, the number of layers and the units in the layers, the activation functions and the learning rate is specified. The lowest mean square error is obtained as 63‰ in the validation set.
The effects of different speed scenarios on fuel consumption are predicted by using the models. In conclusion, the fuel consumption is increased between 16.30% and 31.03% during the impact of the bumps, by using the speed and time generated for the bumps.