ANN-artificial neural networks and fuzzy logic models for cooling load prediction
Soğutucu yük tahmini için YSA-yapay sinir ağları ve bulanık mantık modelleri
- Tez No: 197766
- Danışmanlar: DOÇ.DR. SEDAT AKKURT, Y.DOÇ.DR. GÜLDEN GÖKÇEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde binalarda enerji kullanımını tahmin etmek amacıyla yapay sinira ları ve bulanık mantık modelleri olu turulmu tur. Veriler Amerika Birle ikDevletleri (ABD), Hawaii'de bulunan 42 katlı bir ticari binanın so utma sistemindenso utucu yükü toplanarak ve ba ımsız saatlik iklim verileri ABD'nin ulusal klimadata merkezinden sa lanmı tır. Bu data her iki yapay sinir a ları (YSA) ve bulanıkmantık modelleri için e itme ve test etme amaçlı kullanılmı tır. Tropikal klima datasıkuru termometre sıcaklı ı, ya termometre sıcaklı ı, çi noktası sıcaklı ı, ba ıl nemyüzdesi, rüzgar hızı ve rüzgar yönünden meydana gelir. Hem girdi de i kenleri hemde çıktı de i keni olan merkezi chiller yük tüketimi yapay sinir a ları kullanılarakbulanıkla tırıldı ve bulanık üyelik fonksiyonları uygulandı. E er-o zaman yapısındakiMamdani bulanık kurallarına (32 kural) a ırlık merkezi durula tırması uygulandı.Bulanık modelin ortalama yüzde hata seviyesi % 11.6 (R2=0.88) ile yapay sinir a larımodelinin ortalama yüzde hata seviyesi % 10.3 (R2=0.87) olarak gerçekle ti.Chiller'ın küçük mevsimsel ve günlük de i iklikler gösterdi i tropik iklimlerde enerjikullanımının Bulanık model ile tahminlenmesi bu çalı mada ba arıyla gösterilmi tir.
Özet (Çeviri)
In this thesis Artificial Neural Networks (ANN) and fuzzy logic models of thebuilding energy use predictions were created. Data collected from a Hawaian 42storey commercial building chiller plant power consumption and independent hourlyclimate data were obtained from the National Climate Data Center of the USA. Thesedata were used in both ANN and the fuzzy model setting up and testing. The tropicalclimate data consisted of dry bulb temperature, wet bulb temperature, dew pointtemperature, relative humidity percentage, wind speed and wind direction.Both inputvariables and the output variable of the central chiller plant power consumption werefuzzified, and fuzzy membership functions were employed. The Mamdani fuzzy rules(32 rule) in If -Then format with the centre of gravity (COG; centroid)defuzzification were employed. The average percentage error levels in the fuzzymodel and the ANN model were end up with 11.6% (R2=0.88) and 10.3% (R2=0.87),respectively. The fuzzy model is successfully presented for predicting chiller plantenergy use in tropical climates with small seasonal and daily variations that makesthis fuzzy model.
Benzer Tezler
- İklimlendirme deney tesisatının neuro-fuzzy yöntemiyle kontrolü
Neuro-fuzzy control of HVAC system
AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
Doktora
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BURHANETTİN CAN
- Yapay zekâ modelleriyle tam ölçekli çamur çürütme reaktörlerinden elde edilen biyogaz üretiminin tahmini: Yapay sinir ağları ve fuzzy logıc uygulamaları
Artificial intelligence-based modeling for prediction of biogas production rate from full-scale anaerobic sludge digestion reactors: Neural networks and fuzzy logic applications
KEVSER KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY
- Artificial neural networks and fuzzy logic applications in modeling the compressive strength of Portland cement
Portland çimento basma dayanımının modellenmesinde YSA ve bulanık mantık uygulamaları
SEVER CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Metalurji Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. SEDAT AKKURT
- Prediction of energy consumption of residential buildings by artificial neural networks and fuzzy logic
Yapay sinir ağları ve bulanık mantık ile konutların enerji tüketimlerinin tahmin edilmesi
CİHAN TURHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Enerjiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüEnerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞÇE KAZANASMAZ
PROF. DR. GÜLDEN GÖKÇEN AKKURT
- Yapay sinir ağları ve bulanık mantık ile sanayi üretim endeksi tahmini
Forecasting industrial production index with artificial neural networks and fuzzy logic
ABDURRAHMAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL NUSRET BULUŞ