Görüntüleme
3
İndirme
1
Kurulumunun tamamlanmasıyla birlikte araştırmacıların kullanımına sunulması planlanan Doğu Anadolu Gözlemevi (DAG) teleskobunun etkin ve verimli kullanımı önem arz etmektedir. Bu çalışma kapsamında araştırmacılar tarafından sunulan projelerin, gözlemevinin bulunduğu bölgenin yerel özellikleri dikkate alınarak gözlem türüyle eşleştirilmesi, değerlendirilmesi ve en uygun güne atanmasına yönelik karar destek sistemi geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle Naive Bayes, K En Yakın Komşu, Karar Ağacı ve Rastgele Orman algoritması kullanılarak dört farklı algoritmanın performansları değerlendirilmiş, yeniden örnekleme yöntemleri uygulanmış ve öz niteliklerin sonuca etkisi incelenmiştir. Sonrasında MAUT yönteminden esinlenilerek her bir proje için yarar fonksiyonu formülünü barındıran fayda değerlerinin hesaplanmasına dayalı karar destek modeli geliştirilmiştir. Fayda değerleri projeler için başarı puanını temsil etmektedir. Projeler, gözlem türüne göre sınıflandırılarak başarı puanına göre büyükten küçüğe sıralanmıştır. Sonrasında önceden tahmin edilen gözlem türleri doğrultusunda projeler önceliklendirilerek ilgili günlere atanmıştır. Geliştirilen karar destek modeli ile teleskobun etkin ve verimli kullanımıyla birlikte değerlendirme sürecinin otomatikleştirilmesi amaçlanmaktadır.
The effective and efficient use of the Eastern Anadolu Observatory (DAG) telescope, which is planned to be presented to the researchers with the completion of its installation, is of importance. The aim of this study is to develop a decision-making support system for the project proposed by the researchers, taking into account the local characteristics of the area where the observatory is located, to be matched with the type of observatory and to be assigned to the most appropriate day. For this purpose, the performance of four different algorithms was first assessed using Naive Bayes, K's Nearest Neighbor, Decision Tree and Random Forest algorithms, re-sample methods were applied and the resulting impact of the properties was studied. Then a decision support model was developed based on the calculation of the benefits values that contain the benefit function formula for each project, inspired by the MAUT method. Profit values represent the success score for projects. Projects are classified according to the type of observation and ranked from big to small according to the success score. After that, according to the type of observation predicted, the projects were prioritized and assigned to the relevant days. The aim of the decision support model is to automatize the evaluation process along with the effective and efficient use of the telescope.
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
