Ters orantı yaklaşımı ile petri ağlarında değişken durum tahmini

Abstract

Öğrencilerin bir yıl boyunca farklı sınavlarda sergilemiş oldukları performansların normalizasyon yöntemiyle ölçeklendirilmesi sağlanmıştır. Normalize edilen değerlerin kullanılabilmesi için "Ağırlıklı ve Eş Zamanlı Petri Ağları" modeline uygun bir şekilde yeni model oluşturulmuştur. Modelin çalışma prensibine uygun olasılık değer tabloları oluşturulmuştur. Olasılık değerleri her bir sınavın zorluğuna göre ters orantı yöntemi kullanılarak, her bir sınav için ayrı tablolarda güncel halleri tutulmuştur. Önerilen yöntemin Petri Ağlarının "eş zamanlı" yapısını destekleyeceği öngörülmüş ve formüle edilmiştir. Değerlendirme aşamasında öğrencilerin gerçek performansları ile ters orantılı tablo verileri değerlendirilmiştir. Ayrıca on farklı regresyon modellerinin tüm veri seti ile eğitilmesinin ardından sınırlı regresyon yöntemi ile belirlenen aralıklarda tahminleme yapılmıştır. Önerilen formüllerin değişken durum tahminlemesinde olumlu katkısı test edilerek doğrulanmıştır.Performances in different exams throughout the year were scaled using the normalization method. In order to use the normalized values, a new model is available in accordance with the "Weighted and Simultaneous Petri Nets" model. It contains probability value tables suitable for the working integrity of the model. Probability values are kept up to date in separate tables for each course, using the inverse proportion method according to the difficulty of each course. It is envisaged and formulated that the proposed method will support Petri Nets "simultaneously". Table data containing actual performances in the evaluation stages were evaluated. In addition, after training different regression models with the entire data set, predictions were made in the recorded intervals with the limited regression method. The proposed formulas are verified by the positive contribution test in variable state estimation.