- Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 20 Issue: 3
- Assessment of neural network training algorithms for the prediction of polymeric inclusion membranes...
Assessment of neural network training algorithms for the prediction of polymeric inclusion membranes efficiency
Authors : Beytullah EREN, Muhammad YAQUB, Volkan EYÜPOĞLU
Pages : 533-542
Doi:10.16984/saufenbilder.14165
View : 16 | Download : 2
Publication Date : 2016-12-01
Article Type : Other
Abstract :Bu çalışmanın amacı, polimer içerikli membranlar (PIMs) ile Cr (VI) giderimi için geliştirilecek yapay sinir ağı (YSA) modelinde optimum YSA mimarisi için en uygun öğrenme algoritmasının belirlenmesidir. Bu amaçla, geliştirilen yapay sinir ağı modelinde Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization, Ölçeklenmiş Konjuge Gradyan olmak üzere 3 faklı öğrenme algoritması uygulanmıştır. Ağ mimarisinin ve kullanılan öğrenme algoritmasının ağın tahmin performansına etkisinin belirlenmesinde Regresyon katsayısı (R 2 ) ve ortalama karesel hata (OKH) teknikleri kullanılmıştır. Sonuç olarak geliştirilen bir YSA modelinde doğru öğrenme algoritması seçiminin ağın tahmin kabiliyeti açısından önemli olduğu sonucuna varılmıştır.Keywords : yapay sinir ağları, öğrenme algoritması, levenberg-marquardt, bayesian regularization, ölçeklenmiş konjuge gradyen.