Thermoelektrik modüllerden oluşan bir sistemin yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Termoelektrik modüllerden oluşan bir sistemin yapay sinir ağları ile eğitilmesinde termoelektrik başlıktan elde edilen deney verileri kullanılmıştır. Deney verileri Alyuda Neuro Intelligence programında Quick Propogation, Conjugate Gradient Descent, Quasi-Newton, Limited Memory Quasi-Newton, Levenberg Marquardt, Online Back Propogation ve Batch Back Propogation algoritmaları ile eğitilmiştir. Elde edilen en başarılı eğitim, C#' da kodlanan eğitim programı ile karşılaştırılmıştır. Eğitimin performans ölçütü olarak Korelasyon katsayısı, Regresyon analizi ve Mutlak hata değerleri kullanılmıştır. Böylece en başarılı eğitim ağ yapısı bulunarak benzer sistemlerde yaşanan sistemin çıkışını olumsuz etkileyen ortamın sıcaklığı, akım, gerilim gibi faktörler sonucu yanlış ölçümlerin yapılması ayrıca ölçüm sonuçlarının kontrol edilmesi için defalarca ölçüm yapılması gibi olumsuzlukların önüne yapay sinir ağların ileri yönelik tahmin yeteneği kullanılarak geçmek amaçlanmıştır. Yapılan eğitimler sonucunda C#'da kodlanan eğitim programının, Alyuda Neuro Intelligence programından elde edilen en başarılı eğitim ile yaklaşık sonuç verdiği görülmüştür.

The system including thermoelectric modules is trained by using the experimental data obtained from thermoelectric cap. Experimental data are trained by Alyuda Neuro Intelligence program using Quick Propagation, Conjugate Gradient Descent, Quasi-Newton, Limited Memory Quasi-Newton, Levenberg Marquardt, Online and Batch Back Propagation algorithms. Simulation program encoded by C # is compared with the most successful simulation trained by Alyuda Neuro Intelligence program, Correlation coefficient, regression analysis and the absolute error values were used for criterion of performance. Thus, by finding the most successful education systems of the network structure intend to prevent negative factors can be seen the other systems like affecting the measurement results as environment temperature that affecting the output of the system, current, voltage and take many times to check the measurement. It is seen that the result of training simulation program encoded by C # is almost same with results of the simulation like the Alyuda Neuro Intelligence?s most successful results of the simulation.