37 YANGIN VE GÜVENLİK • MAYIS - HAZİRAN / 2025 ÇEVİRİ 2.2. Veri Ön İşleme Veri üretiminin ardından, makine öğrenimi (ML) modeli geliştirilmesi için eğitim, doğrulama ve test veri kümelerinin elde edilmesi amacıyla veri temizleme, aykırı değerlerin çıkarılması ve veri bölme gibi ön işleme adımları uygulanacaktır. İtfaiyecilerin basit ve doğrudan uygulanabilir bilgilere ihtiyaç duyması nedeniyle, itfaiyeci termal riski çok sınıflı (multi-class) bir sınıflandırma problemi olarak ele alınmıştır ve termal çalışma sınıfları Tablo 3’te gösterilmiştir. Model geliştirmek amacıyla örnekler oluşturulmuştur. Sayısal modellemenin simülasyon süresi 900 saniyedir ve zaman adımı 5 saniyedir; bu da her bir yangın senaryosu için 181 zaman adımı FDS çıktısı üretir. 300 saniyelik bir zaman penceresi (her örnek için 60 zaman adımı) kullanılarak her sayısal deneyde 122 (=181–59) örnek elde edilir. Gerçek zamanlı uygulamalara ilişkin fiziksel sınırlamaları (örneğin, sensör hafıza kapasitesi ve veri iletim hızı) dikkate almak amacıyla 5 saniyelik örnekleme aralığıyla birlikte 300 saniyelik kayan pencere yöntemi uygulanmıştır. Oluşturulan örnekler, Tablo 3’teki termal çalışma sınıflarına göre etiketlenmiştir. Hedeflenen 9 konumdan 7’si yalnızca iki sınıf (Rutin ve Olağan I) gözlemlerken, 2 konumda üç sınıf (Rutin, Olağan I ve Acil Durum I) gözlemlenmiştir. 5 saniyelik örnekleme aralığıyla toplamda 244.000 örnek oluşturulmuştur (2.000 sayısal modelleme × her modellemede 122 örnek). Son olarak, toplanan veri örnekleri iki bölüme ayrılmıştır: Verilerin %80’i modelin eğitimi ve doğrulaması için, %20’si ise modelin performansını test etmek için kullanılmıştır. Buna göre eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri sırasıyla 156.160, 39.040 ve 48.800 örnek içermektedir. 2.3. ML Model Geliştirme Modeli geliştirmek için evrişimli sinir ağları (CNN) uygulanmıştır. Ağın ağırlıkları ve bias değerleri, 5e-5 öğrenme oranı ile Adam optimizasyon algoritması [14] kullanılarak güncellenmiştir. Eğitim sürecini kolaylaştırmak için 256’lık bir yığın (batch) boyutu kullanılmıştır. İkili sınıflandırmalar için binary cross-entropy, çok sınıflı (üç sınıflı) sınıflandırmalar için ise categorical cross-entropy [15] kullanılarak kayıp (loss) değeri hesaplanmıştır. Aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek amacıyla doğruŞekil 3. MISO ve MIMO'nun performansı: doğruluk için a, geri çağırma için r ve kesinlik için p Kesinlik / Hatırlamak / Hassasiyet MISO Konum 8 Konum 9 Sınıf Rutin Sıradan I Acil durum I Rutin Sıradan I Acil durum I Hatırlamak 98.9 % 98.4 % 95.5 % 99.7 % 97.5 % 42.3 % Hassasiyet 98.2 % 97.0 % 99.3 % 97.2 % 96.6 % 99.3 % Kesinlik 97.9 % 96.9 % MIMO Konum 8 Konum 9 Sınıf Rutin Sıradan I Acil durum I Rutin Sıradan I Acil durum I Hatırlamak 99.3 % 97.9 % 94.1 % 99.8 % 96.2 % 51.3 % Hassasiyet 97.3 % 96.6 % 99.6 % 95.9 % 97.1 % 98.5 % Kesinlik 97.5 % 96.6 % Tablo 4. Üç sınıfa sahip lokasyonlar için MISO ve MINO'nun doğruluğu/geri çağırma/hassasiyeti. Tablo 3. İtfaiyecilerin termal çalışma sınıfları Termal çalışma sınıfları Sıcaklık aralığı (°C) Rutin [20, 72] Sıradan I [72, 200] Acil durum I [200, 600] Acil durum II >600
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=