Destek vektör regresyon ile uçaklarda anlık yakıt tüketiminin analizi

Abstract

Makine öğrenme algoritmaları son zamanlarda özellikle on binlerce değişken ve/veya gözlemin mevcut olduğu veri setleri üzerinde çalışma yapan araştırmacıların ilgi odağı olmuştur. Destek vektör makineleri çekirdek-tabanlı makine öğrenme algoritmalarıdır ve temelini istatistiksel öğrenme teorisinden almaktadır. Nonlineer ilişkilerin tespitinde veri daha yüksek boyutlu özellik uzayına haritalanmaktadır. Dual formulasyonda gözlemlerin sadece iç çarpımlar şeklinde yer alması özelliğinden faydalanılmakta ve problemin çözümünde çekirdek fonksiyonları kullanılmaktadır. Destek vektörler ile temsil edilen modelin kompleksliği girdi örneklerinin boyutundan bağımsızdır ve sadece destek vektörlerin sayısına bağlı olmaktadır. Bu çalışmada, destek vektör regresyon yönteminin uçuş süresince anlık yakıt tüketiminin tahmini üzerinde uygulaması yapılmıştır. Yakıt tüketiminin Uçuş Veri İzleme sistemlerinde kaydedilen verilerin nonlineer bir fonksiyonu olarak modellenebileceği gösterilmiştir. Uygulanan model gerçek veri seti üzerinde test edilmiştir.