Bulanık mantık ve yapay sinir ağı yöntemleri ile kurutma sürecinin modellenmesi
Modeling of drying processes with fuzzy logic and artifical neural network methods
- Tez No: 759812
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL NUSRET BULUŞ
- 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: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
Fındık üretiminde ön sıralarda yer alan Türkiye'de, genelde Karadeniz Bölgesinde yetiştirilen bu ürünün, diğer gıda ürünleri gibi kurutularak saklanması ürünün kullanım ömrünü uzatmaktadır. Genelde açık havada kurutulan bu tip ürünler için zemin ve iklim şartlarının elverişli olmaması nedeniyle birçok kurutma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemler kurulması ve işletmesi maliyetli olan yöntemlerdir. Ürünün kurutulması ve nem miktarının hesaplanması ile bu maliyetin azaltılması planlanmaktadır. Bunun için kullanılacak yöntemlerden biri de yapay zeka teknikleridir. Bu tez çalışmasında yapay zeka tekniklerinden olan yapay sinir ağları ve bulanık mantık tabanlı çıkarım sistemi bu kurutma parametrelerinin tahmini için kullanılmıştır. Bu yüksek lisans tez çalışmasında birçok farklı model oluşturulan yapay sinir ağının, en iyi sonuç veren modeli ile bulanık mantık çıkarım modeli karşılaştırılmış, deneysel verilere olan yakınlıkları incelenerek bir tahmin sistemi kurulması hedeflenmiştir
Özet (Çeviri)
In Turkey, which is at the forefront of hazelnut production, this product, which is generally grown in the Black Sea Region, is stored by drying like other food products, extending the life of the product. Many drying methods have been developed for this type of products, which are generally dried in the open air, due to the unsuitable ground and climatic conditions. These methods are costly to set up and operate. It is planned to reduce this cost by drying the product and calculating the moisture content. One of the methods to be used for this is artificial intelligence techniques. In this thesis, artificial neural networks and fuzzy logic based inference system, which are artificial intelligence techniques, are used for the estimation of these drying parameters. In this master's thesis study, many different models of the artificial neural network were created, the model with the best results was compared with the fuzzy logic inference model, and it was aimed to establish a prediction system by examining their proximity to the experimental data.
Benzer Tezler
- KASKİ atık su arıtma verilerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of wastewater treatment data of Kayseri water and sewerage administration (KASKI) artifical neural networks and fuzzy logic
SALİH BURÇİN ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE ÇITAKOĞLU
- Evsel atıksu arıtma tesislerinin enerji kazanımları için biyogazın hibrit makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi ve yöntemlerin karşılaştırılması
Prediction of biogas for energy recovery in domestic wastewater treatment plants using hybrid machine learning methods and comparison of methods
NERİMAN SAĞIROĞLU AYAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Çevre MühendisliğiErciyes ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY ÖZKAN
- Bulanık mantık ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak Konya il merkezi hava kirliliği modellenmesi
Modelling of Konya city centre air pollution using artificial neural networks and fuzzy logic methods
FATMA KUNT
Doktora
Türkçe
2014
Çevre MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRÜ DURSUN
- Talep tahmininde sinirsel ağ tabanlı bulanık mantık yöntemi (Anfis) kullanımı ve yalın yapay sinir ağı metodu ile karşılaştırmalı bir uygulama
Using adaptive neural-fuzzy inference systems for demand forecasting and application with comparison artificial neural network method
ONUR DOĞAN
- Zaman serilerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığa dayalı tahmin ve bir uygulama
Time series forecasting based on artificial neural networks and fuzzy logic and an application
MUHAMMET ATALAY
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN