Yapay Sinir Ağları ile Hava Durumu Tahmini ve Çok Katmanlı Ağ Modeli için LabVIEW Arayüz Tasarımı

Authors : Serdar Özkaya, Gökhan Atali

Pages : 81-96

View : 24 | Download : 8

Publication Date : 2022-12-26

Article Type : Research

Abstract :Yapay sinir ağları (YSA), insanın biyolojik sinir hücrelerinin çalışmasının taklit edilmesi sonucunda tahmin, sınıflandırma, optimizasyon, sinyal işleme, doğrusal olmayan sistemlerin modellenmesi gibi birçok alanda karşımıza çıkan problemlere çözüm üreten bir yöntemdir. YSA’ nın tarihsel gelişiminde önce tek katmanlı algılayıcılar kullanılarak sadece doğrusal problemlere çözüm getirilmiştir. Doğrusal olmayan problemlerin çözümü için çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) ağ modelleri geliştirilmiştir. Bir YSA’ nın eğitiminde girdi ve çıktı değerlerinin birlikte verilmesi ile gerçekleşen öğrenme metodu gözetimli öğrenme metodu şeklinde adlandırılır. YSA’ nın ÇKA modelinde gözetimli öğrenme metodu kullanılmaktadır. Bu çalışmada; doğrusal olmayan problemlerin çözümü için YSA’ nın geri yayılımlı ÇKA modeli kullanılarak LabVIEW ortamında bir ara yüz tasarlanmıştır. Gerçekleştirilen tasarım ile hava durumu tahmin problemine çözüm getirilmiştir. Gözetimli öğrenme metodu kullanılan ÇKA modeline hava durumunun girdi ve çıktı değerleri birlikte verilerek öğrenme işlemi gerçekleştirilmiştir. Tasarımda katmanlardaki nöron sayısı, öğrenme katsayısı, momentum katsayısı, iterasyon sayısı, başlangıç ağırlıkları gibi parametreler değiştirilerek ağın eğitilmesi sağlanmakta ve test edilerek ağın performans ölçümü gerçekleştirilmektedir.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Çok Katmanlı Ağ, LabVIEW, Genelleştirilmiş Delta Öğrenme Metodu, Hava Tahmini