Geri Dön

Kültürel algoritma tabanlı yapay sinir ağı ile yüksek fırın cüruf basınç aktivitesinin tahminlenmesi

Prediction of high furnace slag pressure activity by using cultural algorithm-based on artificial neural network

  1. Tez No: 688780
  2. Yazar: KÜBRA TÜMAY ATEŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Endüstride optimal düzeyde üretim yapılabilmesi için bilimsel yöntemlerin uygulanması gerekmektedir. Ancak bazı sektörlerde ürün kalitesini belirlemede halen çalışanların tecrübesine dayalı bir üretim modeli geleneği devam etmektedir. Bu durum da önemli zaman ve kalite kayıplarına neden olmaktadır. Bu kayıplar son yıllarda tahmin yöntemlerinin sanayiye uygulanmasıyla minimum düzeye indirgenmiştir. Bu tez çalışmasında literatürde kullanılan tahmin modelleri araştırılarak çimento sektörüne en uygun model belirlenmiş ve uyarlanmıştır. Buna göre, tahminleme modelleri içerisinde Yapay Sinir Ağı ve Kültürel Algoritmanın hibrit olarak çalıştığı bir modelleme ilk defa bu tezde çalışılmıştır. Bu kapsamda bir çimento fabrikasının gerçek zamanlı verileri kullanılmıştır. Bu veriler geliştirilen algoritmanın girdilerini oluşturmaktadır. Çıktı olarak ise Öğütülmüş Yüksek Fırın Cürufu'nun 28 günlük basınç aktivite değeri tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre önerilen hibrit model, farklı tahmin modelleri ile karşılaştırılmış ve test verisi üzerinde %3,66'lık ortalama mutlak yüzde hata değeri ile tahminler yapmayı başarmıştır.

Özet (Çeviri)

Scientific methods must be applied in order to produce at an optimal level in the industry. However, in some sectors, the tradition of a production model based on the experience of the employees still continues in determining the product quality. This situation causes significant loss of time and quality. These losses have been reduced to a minimum with the application of prediction methods to industry in recent years. In this thesis study, the most suitable model for cement sector was determined and adapted by researching the prediction models used in the literature. In this context, the model in which Artificial Neural Network and Cultural Algorithm work as a hybrid is studied for the first time in this thesis. Real time data of a cement factory were used in the study. These data constitute the inputs of the developed algorithm. As an output, the 28-day pressure activity index value of Ground Blast Furnace Slag was estimated. According to the results obtained, the proposed hybrid model was compared with different estimation models and managed to make predictions with an average absolute percent error value of 3.66% on test data.

Benzer Tezler

  1. Optimization in spatial planning from generative design approach: The application for Göktürk, Istanbul

    Üretken tasarım yaklaşımıyla mekansal planlamada optimizasyon: Göktürk, İstanbul uygulaması

    MERVE DENİZ TAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİYE AHU GÜLÜMSER

  2. Konutlarda dönemsel farklılıkların tespiti için derin öğrenme tabanlı bir cephe analiz yöntemi: Konya örneği

    A deep learning based facade analysis method for detection of periodic differences in housings: the case of Konya

    MUSTAFA ALPER DÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ULUSOY

  3. Koruma ve onarım uygulamaları öncesinde derin öğrenme tabanlı yöntem ile taş bozulmalarına müdahale önerisi

    Recommendation for protection with deep learning based method before conservation and repair applications

    HATİCE BEYZA ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MimarlıkKonya Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN BAŞAR

  4. Dijital yayın platformlarındaki öneri sistemlerinin kullanıcılar üzerinde etkisi: Youtube örneği

    Effects of recommendation systems in digital broadcasting platforms on users: Youtube example

    MEHPARE GÜZİDE ÇELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyo-TelevizyonMarmara Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ MURAT KIRIK

  5. Analysis of textural image features for content based retrieval

    İçerik tabanlı arama sistemleri için imge doku metrik incelemesi

    ERAY KULAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTÜL ERÇİL