Geri Dön

Adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sisteminin (ANFIS) topraksız tarım seralarına uygulanması

Development of adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) in hydroponic

PDF İndir

  1. Tez No: 714451
  2. Yazar: AYŞEGÜL ÖZKAN TEPE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHİR KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    341515

    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

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. Ö.FARUK ÖZGÜVEN

  2. Tez No

    246653

    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

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. Ö. FARUK ÖZGÜVEN

  3. Tez No

    295303

    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

    Türkçe

    2011

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  4. Tez No

    120756

    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

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. RIZA ÖZÇALIK

  5. Tez No

    442765

    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

    Türkçe

    2016

    UlaşımSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SALTAN

Geri Dön