Kendini tekrarlayan derin sinir ağlarının öznitelik seçim yöntemleri ile iyileştirilmesi ve zaman serisi olarak ele alınan otomatik tanımlama sistemi verilerinde kullanımı
Improvement of recurrent deep neural networks algorithm by feature selection methods and its usage of automatic identification system data evaluated as time series.
Yazar: Doğan, Yunus
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 35 No. 4, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Big data,deep learning,AIS data,feature selection,clustering ; Büyük veri,derin öğrenme,AIS verisi,öznitelik seçimi,kümeleme

Otomatik Tanımlama Sistemi (AIS), deniz taşımacılığının, çarpışma, yangın ve tehlikeli veya kirletici maddelerin dökülmesi gibi risklere sahip olması nedeniyle günümüzde zorunlu hale gelmiş gözlem ve analiz sistemidir. Literatürde, bu tehlikeli durumların önceden tespitinin yapılıp, gemilerin kontrollü ve güvenli seyahatlerini gerçekleştirmeleri için AIS verilerinin kullanıldığı temel matematiksel modellerin, istatistiksel modellerin ve makine öğrenmesi algoritmaların uygulamalarını görebilmekteyiz. Bu çalışmada AIS verileri zaman serileri bakış açısıyla ele alınmış ve geleneksel rota tahminleme modeli yanında; Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama, Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) ve Kendini Tekrarlayan Derin Sinir Ağları (KT-DSA) ile farklı modeller oluşturularak doğruluk karşılaştırmaları yapılmıştır. Ayrıca ÇKA ve KT-DSA modellerinde, öznitelik seçim tekniklerinden yararlanılarak nitelikler ağırlıklandırılmış ve bu iyileştirilmelerle yeni algoritmalar önerilmiştir. Öznitelik seçimlerinden Relief, Pearson’nun Korelasyonu, Kazanım Oranı ve Bilgi Kazanımı (BK) metotları kullanılmış ve verdikleri rota ve çarpışma tahminlemelerinin doğrulukları karşılaştırılmıştır. Bu doğruluk testlerinde kullanılmak üzere veri seti olarak belirli zamanlara ait Çanakkale Boğazı ve Marmara Denizi AIS verilerinden faydalanılmıştır. Sonuçlara bakıldığında Çanakkale Boğazı’ndaki gemilerin doğrusal bir hareket yapısına sahip olmasından dolayı tüm yaklaşımların birbirine yakın ve yüksek doğruluklara sahip olduğu gözlemlenirken, düzensiz yapısından dolayı Marmara Denizi’nde en iyi sonucu veren yaklaşımın BK ile iyileştirilmiş KT-DSA olduğu sonucuna varılmıştır.

Automatic Identification System (AIS) is anobservation and analysis system that has become compulsory nowadays due to therisks of maritime transportation such as collision, fire, and spillage ofhazardous or polluting substances. In the literature, we can see theapplications of basic mathematical models, statistical models and machinelearning algorithms using AIS data in order to detect these dangers in advanceand to make controlled and safe travel of ships. In this study, AIS data havebeen evaluated as time series, and accuracy comparisons have been made by beingdeveloped different models with Autoregressive Integrated Moving Average,Multilayer Perceptron (MLP) and Deep Recurrent Neural Networks (DRNN) besidetraditional route estimation model. In addition, feature selection techniqueshave been weighted in MLP and RDNN models, and new algorithms have beenproposed with these improving. Relief, Pearson's Correlation, Gain Ratio andInformation Gain (IG) methods were used to compare the accuracy of the routeand collision estimations. In order to be used in these accuracy tests, AISdata related into certain times of Çanakkale Strait and Marmara Sea were used.The results showed that all the approaches were close and high accuracy due tothe linear movement of the ships in the Dardanelles. On the other hand, it hasbeen observed that the best approach in the Marmara Sea was the improved DRNNwith IG due to its irregular structure.