3rd International Conference on Data Science and Applications (ICONDATA’20), June 25-28, 2020, Istanbul, TURKEY 1 Aşırı Öğrenme Makinesiyle GSM Sinyal Bazlı Konum Belirleme Ercan DEMİR 1 *, Abdulkerim ÖZTEKİN 1 1 Batman Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Batman, TÜRKİYE Özet Günümüzde mobil haberleşme sistemlerine olan yoğun ilginin artması yeni teknolojilerin ve uygulamaların geliştirilmesini tetiklemektedir. Konum belirleme bu alandaki en önemli gelişmelerden birisidir. Konum belirlemeye dayalı geliştirilen servisler insanların, mobil cihazların veya ekipmanların yaklaşık konumunu tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Küresel konumlandırma sistemleri arasında oldukça geniş bir kulanım alanına sahip ve tercih bakımından fazla rağbet gören GPS, az bir hata payı bulunan konum belirleme sistemidir. Ancak bu sistemin kurulumunun maliyetli olması ve daha da önemlisi yüksek binalar, diğer fiziksel engeller ve özellikle kapalı alanlar gibi yoğun yerleşim yerlerinde ciddi sinyal zayıflamalarına ve kayıplarına yol açarak servis dışı kalması gibi etkenler dikkate alındığında alternatif konumlandırma sistemlerine ihtiyaç duyulduğu görülmektedir. Bu bağlamda, neredeyse herkesin yaygın bir şekilde kullanmakta olduğu küresel mobil iletişim sistemi (GSM) altyapısı kullanılarak konum tahmini yapılması iyi bir alternatif olarak karşımıza çıkmaktadır. En kötü koşullarda ve kapalı alanlarda bile hücresel ağlardan sinyal alınabilmesi bu önerilen yöntemin kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada, mobil telefon için android ortamında geliştirdiğimiz bir uygulama vasıtasıyla belirli bir bölgedeki kapalı alanlarda ölçümlenen GSM sinyal gücü ve GPS bilgileri kaydedilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti simülasyon ortamında yapay sinir ağları (YSA) metotlarından aşırı makine öğrenmesi (ELM) ile eğitilerek konum tahmini yapacak bir ağ geliştirilmiştir. Yapılan testlerde, GSM sinyal bazlı konum belirleme sistemiyle asgaride birkaç metre (m) ve ortalamada yaklaşık 200 metre (m) hata oranlarıyla gerçek konum bilgisi elde edilebileceği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: GPS, GSM, konum belirleme, aşırı öğrenme makinesi GSM Signal Based Positioning Using Extreme Learning Machine Abstract The growing interest in mobile communication systems today triggers the development of new technologies and applications. Positioning is one of the most important developments in this area. The services developed based on positioning aim to estimate the approximate location of people, mobile devices or equipment. Among the global positioning systems, GPS has a low margin of error which makes it popular in terms of preference and wide usage area. However, considering the costly installation of this system and, more importantly, factors such as high buildings, other physical obstacles, and especially in closed areas such as closed areas leading to serious signal weaknesses and losses, it is seen that alternative positioning systems are needed. In this context, it is a good alternative to make a location prediction using the global mobile communication system (GSM) infrastructure, which is used by almost everyone. The ability to receive signals from cellular networks even in the worst conditions and in enclosed spaces indicates that this recommended method can be used. In this study, a data set was created by recording the GSM signal strength and GPS 1 * ercandemir23.ed@gmail.com