Lineer ve Kübik Regresyon Analizleri Kullanılarak OECD Ülkelerinin CO2 Emisyonlarının Tahminlemesi

GÜLER, Ezgi; Kandemir, Süheyla Yerel

doi:10.31590/ejosat.1079187

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Multivariate linear regression is based on the assumption that the dependent variable can be expressed as a linear combination of independent variables. Therefore, it is one of the most suitable metaheuristic methods to use when data exhibits a linear relationship [14,15]. Multivariate linear regression can be employed in crises such as the CO-VID-19 pandemic for tasks such as predicting the course of the outbreak, determining the disease burden, assessing healthcare resource requirements, planning pandemic control strategies, and evaluating their effectiveness.…”

Section: Objective Functionsmentioning

confidence: 99%

COVID-19 Diagnosis from Blood Gas Using Multivariate Linear Regression

Ayata,

Seyyarer

2024

Hittite Journal of Science and Engineering

View full text Add to dashboard Cite

With the impact of the COVID-19 outbreak, almost all scientists and nations began to show great interest in the subject for a long time. Studies in the field of outbreak, diagnosis and prevention are still ongoing. Issues such as methods developed to understand the spread mechanisms of the disease, prevention measures, vaccine and drug research are among the top priorities of the world agenda. The accuracy of the tests applied in the outbreak management has become extremely critical. In this study, it is aimed to obtain a function that finds the positive or negative COVID-19 test from the blood gas values of individuals by using Machine Learning methods to contribute to the outbreak management. Using the Multivariate Linear Regression (MLR) model, a linear function is obtained to represent the COVID-19 dataset taken from the Van province of Turkey. The data set obtained from Van Yüzüncü Yıl University Dursun Odabaş Medical Center consists of blood gas analysis samples (109 positive, 1146 negative) taken from individuals. It is thought that the linear function to be obtained by using these data will be an important method in determining the test results of individuals. Gradient Descent optimization methods are used to find the optimum values of the coefficients in the function to be obtained. In the study, the RMSProp optimization algorithm has a success rate of 58-91.23% in all measurement methods, and it is seen that it is much more successful than other optimization algorithms.

show abstract

Section: Objective Functionsmentioning

confidence: 99%

COVID-19 Diagnosis from Blood Gas Using Multivariate Linear Regression

Ayata,

Seyyarer

2024

Hittite Journal of Science and Engineering

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Bi̇r Oluklu Mukavva İşletmesi̇nde Regresyon Anali̇zi̇ İle Maki̇ne İşlem Süreleri̇ni̇n Tahmi̇n Edi̇lmesi̇

ÇAPRAZ,

ALTAY,

POLAT

2023

Mühendislik Bilimleri Ve Tasarım Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışma, Türkiye’de oluklu mukavva üretimi alanında faaliyet gösteren bir işletmenin makine işlem sürelerinin tahmin edilmesi üzerine odaklanmaktadır. İşletmede iki aşamalı üretim yapılmakta olup birinci aşamada oluklu makinesinden (hattından) çıkan yarı mamul levhalar ikinci aşamada konfeksiyon makinelerinde müşterinin istediği nihai ürün haline gelmektedir. Korelasyon analizleri yapılarak belirlenen girdi değişkenleri (bobin büyüklüğü, dalga cinsi, kâğıt türü, çalışılan metre) kullanılarak oluklu makinesi için çok değişkenli doğrusal regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Konfeksiyon bölümünde ise, bir bağımsız değişken (levha adedi) kullanılarak farklı özellikteki makineler için farklı analizler (kuşe durumuna, dalga cinsine göre) ile tek değişkenli doğrusal regresyon analizleri yapılmıştır. Tahminlerin gerçek verilerle karşılaştırılması için ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) kriteri kullanılmıştır. İşletmede mevcut durumda kullanılan uzman tahminlerine göre kıyasla regresyon analizleri ile tahminler daha başarılı sonuçlar vermiştir. Mevcut veriler üzerinden yapılan kıyaslamada, oluklu makinesi için MAPE değeri %22,333’ten %3,530’a ve konfeksiyon bölümü için ortalama MAPE değeri %38,167’den %22,456’ya düşmüştür. Sonuç olarak, planlama ve çizelgeleme süreçlerinin etkinliğinin artacağı düşünülmektedir.

show abstract

Etkili Girdi Parametrelerinin Çoklu Regresyon ile Belirlendiği Su Sertliğinin ANFIS Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

ACAR>

Saplioğlu

2022

Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Su sertliği; özellikle içme suları, endüstri suları ve hizmet suyu alanlarında kullanım hususunda önemli bir kalite özelliğidir. Kalsiyum (Ca), magnezyum (Mg) ve bikarbonat (HCO3) tuzları ile suyun geçici sertliği; klor (CL), fosfat (PO43), nitrat (NO3), sülfat (SO4) ve silikat tuzlarıyla da suyun kalıcı sertliği oluşmaktadır. Çalışmada, Fırat Havzası üzerinde bulunan 2119 nolu Kemahboğazı akım gözlem istasyonu (AGİ) için Anfis modelleri ile su sertliğinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Na, K, CO3, HCO3, CL, SO4, EC, sıcaklık (T), pH ve su miktarı (SM) verileri girdi olarak kullanılmıştır. Ancak modeller oluşturulurken parametre sayısının fazla olması kurulacak Anfis modellerinin sayısını arttırmakta ve bu modeller içerisinden en iyi modeli seçmeyi de zorlaştırmaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelebilmek için Anfis modellerinde kullanılacak etkili parametrelerin belirlenebilmesi için çoklu regresyon modeli kurulmuştur. Oluşturulan çoklu regresyon modeline her parametre sırası ile eklenerek Düzeltilmiş R² değerlerindeki değişmeler gözlemlenerek Anfis modelinde kullanılacak etkili parametreler belirlenmiştir. Çoklu regresyon sonucu girdi parametrelerinin CL, EC, HCO3 ve SO4 olarak seçilmesine karar verilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında bu parametrelerin farklı kombinasyon ve alt küme sayıları ile Anfis modellemeleri oluşturulmuştur. Tüm sonuçlar eğitim ve test verileri için R², ağırlıklı karesel hata ve Wilcoxon testi değerleri belirlenmiş ve su sertliğinin belirlenmesinde kullanılabilecek modeller gösterilmiştir.

show abstract

Lineer ve Kübik Regresyon Analizleri Kullanılarak OECD Ülkelerinin CO2 Emisyonlarının Tahminlemesi

Cited by 3 publications

References 17 publications

COVID-19 Diagnosis from Blood Gas Using Multivariate Linear Regression

COVID-19 Diagnosis from Blood Gas Using Multivariate Linear Regression

Bi̇r Oluklu Mukavva İşletmesi̇nde Regresyon Anali̇zi̇ İle Maki̇ne İşlem Süreleri̇ni̇n Tahmi̇n Edi̇lmesi̇

Etkili Girdi Parametrelerinin Çoklu Regresyon ile Belirlendiği Su Sertliğinin ANFIS Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

Contact Info

Product

Resources

About