Adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sisteminin (ANFIS) topraksız tarım seralarına uygulanması
Development of adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) in hydroponic
- Tez No: 714451
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHİR KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Topraksız tarım değişen dünya koşullarında ekonomiye, istihdama, verimlilik süresine ve bunlar gibi birçok alana olan katkısıyla gün geçtikçe önem arz etmektedir. Bu çalışmada topraksız tarım seralarında kullanılan iklimlendirme ve stok besin tankının kontrolü Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ile yapılmıştır. Belirlenen üyelik fonksiyonları ve veri setleri ile ANFIS modeli MATLAB'de oluşturulmuştur. Oluşturulan model her bir üyelik fonksiyonu için trimf, trampmf, gbellmf, gauss2mf, pimf, dsigmf, psigmf fonksiyonları ile test edilip en iyi sonucu veren hiperparametreler belirlenmiştir. Ayrıca, tensorflow'da oluşturulan ANFIS yapısının modeli de uygulanmıştır. Çok Değişkenli Regresyon (MVR), K en yakın komşu (KNN), Destek Vektör Regresyonu (SVR), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Rastsal Orman (RF) ve XGBOOST algoritmaları ile veriseti üzerinde eğitimler gerçekleştirilmiştir. Ortalama mutlak hata ve R2 değerlerine göre en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenmiştir. Raspberry Pi kartı ve çeşitli sensörler kullanılarak topraksız tarım prototipi geliştirilmiştir ve bu prototipte en iyi model test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Hydroponic is increasingly important in changing world conditions, with its contribution to the economy, employment, productivity time and many other areas. In this study, climate and stock food tank used in hydroponic greenhouses are controlled by the Adaptive Network-based fuzzy Inference System (ANFIS). The ANFIS model was created in MATLAB with the specified membership functions and datasets. The model created has been tested with with trimf, trampmf, gbellmf, gas2mf, dsigmf, psigmf functions for each membership function, and the hyperparameters that give the best results have been determined. In addition, the model of the ANFIS structure created in tensorflow was implemented. Training has been carried out on data with the Multi-variable Regression (MVR), K nearest neighbors (KNN), Support Vector Regression (SVR), Multi-layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF) and XGBOOST. The most appropriate machine learning method is determined based on mean absolute error and R2 values. Using the Raspberry Pi card and various sensors, the hydroponic prototype was developed and the suitable model was tested in this prototype.
Benzer Tezler
- Adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sisteminin (ANFIS) ultrasonik motor üzerinde uygulaması
Adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) application on ultrasonic motor
İZZET ÇAKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. Ö.FARUK ÖZGÜVEN
- Adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sisteminin (ANFIS) sayısal işaret işlemci ile gerçekleştirilmesi ve uygulaması
The aplication and realization of neural-fuzzy inference system controller for DC-motor with micrcontroller
NEŞET BAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. Ö. FARUK ÖZGÜVEN
- Kamu ihaleleri için hazırlanan teklif fiyatı içinde yer alan katkı payının belirlenmesinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yaklaşımı
Adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)-based model for predicting mark up for public investment projects
BÜLENT YEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR
- Bir asenkron motor hız denetim sisteminin neuro-fuzzy yöntemlerle gerçekleştirilmesi
Implementation of speed control system of an asynchronous motor by using neuro-fuzzy methods
ALİ FAZIL UYGUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. RIZA ÖZÇALIK
- ANFIS yönteminin esnek yol üstyapılarının yapısal analizinde kullanılabilirliği
Usability of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for structural analysis of highway flexible pavements
FAKHIR ABDULSADA YASEEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
UlaşımSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SALTAN