Karayollarında buzlanma durumu tahminin bozkurt algoritması ve derin öğrenme ile gerçekleştirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Abdulkhalek Idayyim Owaid MALIKI
Danışman: Fecir Duran
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Bu çalışmada, güvenli sürüş yoluyla toplumun geliştirilmesine giderek daha fazla katkıda bulunacak bir sistem tasarlamaya ve uygulamaya odaklanmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler bir Mobil uygulamaya bağlı kablosuz sensör ağı üzerinden yayılan bilgilere göre sürücülerin güvenliği sağlayabilmesi için araç sürücülerine kötü iklim ve yol koşulları ile ilgili önceden gerçek zamanlı olarak uyarı verilmesini içeren bir uygulamadan alınmıştır. Çalışmanın amacı, yeni geliştirilen sistem kullanılarak, sürücülerin güvenliği daha fazla güvence altına alınacak ve kaza durumlarında azalma sağlanmasıdır. Bunun dışında yapı, güzergahtaki belirli ara noktalardaki yol koşullarının tahmin edilmesine yardımcı olacak eksiksiz bir ağa dönüştürülebilir. Bu çalışmada, en iyi öznitelikleri seçmek ve otoyol sınıflarını tespit etmek için makine öğreniminde kullanmak üzere Bozkurt optimizasyon yöntemini kullandık. Toplam 6 sınıf kullanılmış ve buzlanma, ıslak, kuru, nemli, tuzlu ıslak ve tuzlu nemli olmak üzere Ankara şehrinden önerilen veri kümesi üzerinde test edilmiştir. Sınıflandırma için karar ağacı, güçlendirici topluluk öğrenme sınıflandırması ve destek vektör makinesi kullanılmıştır. En iyi sonuç, öznitelik sayısı 11 olarak seçildiğinde karar ağacı için elde edilmiştir. Bu senaryoda doğruluk, hassasiyet, duyarlılık ve F1 Skoru sırasıyla %99,99, %99,99, %99,87 ve %99,93 olarak elde edilmiştir.