Yapay sinir ağ modelleri ve bir tekstil firmasında uygulama
Artificial neural network models and an application at a textile firm
Yazar: VESİLE SİNEM ARIKAN KARGI
Danışman: PROF. DR. AHMET ÖZTÜRK
Uludağ Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Kumaş hataları = Fabric faults ; Radyal tabanlı fonksiyon ağları = Radial basis function neural networks ; Tekstil sektörü = Textile sector ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok katmanlı perseptronlar = Multilayer perceptrons ; Çoklu doğrusal regresyon = Multiple linear regression

Özet:
Çalışmamızın temel amacı firmanın kumaş üretim sürecinde meydana gelen atkı hatalarını tahmin etmektir. Çalışmada tahmin için çoklu doğrusal regresyon(MLR) modeli ile yapay sinir ağ modellerinden çok katmanlı algılayıcı(MLP) modeli ve radyal tabanlı fonksiyon ağ (RBFN)  model teknikleri uygulanmıştır. Diğer amacımız ise üç tekniğin tahmin sonuçlarına bakılarak hangi tekniğin atkı hata sayısını tahmin etmede daha başarılı olduğunu belirlemektir. Çalışmamız teorik ve uygulama olmak üzere iki ana kısım içermektedir. İlk üç bölümde çoklu doğrusal regresyon modeli, yapay sinir ağ modelleri ve çok katmanlı algılayıcı model ile radyal tabanlı fonksiyon ağ modeli açıklanmıştır. İkinci kısım ise Bursa?da kumaş üreten bir tekstil firmasının kumaşlardaki atkı sayısında oluşan hatayı en aza indirmeyi sağlayacak çoklu doğrusal regresyon modeli, çok katmanlı algılayıcı ve radyal tabanlı fonksiyon ağ modellerinin uygulanmasına ilişkindir.Çalışmada çoklu doğrusal regresyon model çözümü için SPSS 13 paket programı, çok katmanlı algılayıcı model ve radyal tabanlı fonksiyon ağ model çözümleri için de Matlab R2010b programı kullanılmıştır. Sonra modellerin tahmin sonuçları kıyaslanarak firma için en uygun model belirlenmiştir.




Anahtar Sözcükler: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli Yapay Sinir AğlarıÇok Katmanlı Algılayıcı Model Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağ Modeli Kumaş Atkı Hatası

Abstract:
The main purpose of our study is to predict the weft defects which is occured in the firm?s fabric production process. In this study multiple linear regression(MLR) model and multilayer perceptron(MLP) model and radial basis function network(RBFN) model of artificial neural networks models are applied to forecast the weft defects. Our another aim by looking at the three tools forecasting results to predict the weft defects which Tecniques are more successful.
Our study is involved as a theoretical and practical two main divisions. In the first three section multiple linear regression model, artificial neural network model and multilayer perceptron model and radial basis function network model is explained. The second section is related to application of multiple linear regression model,  multilayer perceptron model and radial basis function network model to minimize weft defects in fabric production of textile firm in Bursa. In this study SPSS 13 software package program is used for multiple linear regression model solution and Matlab R2010b is used for multilayer perceptron model and radial basis function network model solutions. After by comparing the models estimation results we determined the optimal model for the firm.



Keywords: Multiple Linear Regression ModelArtificial Neural Network ModelMultilayer Perceptron ModelRadial Basis Function Network Model Fabric?s Weft Defect