A COMPARISON OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION MODELS AS IN PREDICTORS OF FABRIC WEFT DEFECTS

Authors : V. Sinem Arikan Kargi

Pages : 309-316

View : 19 | Download : 10

Publication Date : 2014-12-01

Article Type : Other

Abstract :Firmalar için belirsizliğin tahmini yöneticiler tarafından alınan kararların güvenilirliği için oldukça önemlidir. Günümüz problemleri karmaşık ve çözümü de bilimsel karar vermeyi gerektirir. Bu çalışmanın amacı bir tekstil firmasının kumaş üretiminde ortaya çıkan atkı hatalarını önceden tahmin etmektir. Bu tahmin için çok katmanlı algılayıcı model ve çoklu doğrusal regresyon model teknikleri kullanılmıştır. Çalışmada çok katmanlı algılayıcı model çözümleri için Matlab R2010b programı, çoklu doğrusal regresyon model çözümü için SPSS 13 paket programı kullanılmıştır. Firmanın kumaş atkı hata tahmininde bu iki model kıyaslanmış ve en uygun modelin çok katmanlı algılayıcı model olduğu belirlenmiştir. Bu çalışma yöneylem araştırması tekniklerinden yapay sinir ağ ve çok değişkenli regresyon modellerinin kumaş atkı hatalarının tahmininde faydalı bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Çok Katmanlı Algılayıcı Model, Çoklu Doğrusal Regresyon Model, Kumaş Atkı Hatası, Tahmin