Jeotermal enerji ile ısıtılan bir serada, üretimin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimating production in a geothermal energy healed greenhouse with artificial neural networks
Yazar: ZAFER KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. ALİ KASAP
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Jeotermal enerji = Geothermal energy ; Sera gazı = Greenhouse gases ; Tahmin = Estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Her alanda olduğu gibi tarımsal uygulamalarda da geleceğe yönelik güvenilir ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay sinir ağlarının tahmin problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanılması ve oldukça güvenilir sonuçlar sunması, bu tekniğin kullanımını gittikçe yaygınlaştırmıştır. Bu kapsamda, tez çalışmasında jeotermal enerjiyle ısıtılan bir serada, üretim tahmini yapay sinir ağı ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın gerçekleştirildiği seradan iki üretim sezonuna ait veriler kullanılarak yeni biryapay sinir ağı modeli kurulmuştur. Geliştirilen yapay sinir ağı modelinde Levenberg – Marquardt algoritması kullanılmıştır. Seradan alınan gerçek üretim değerleri ile yapay sinir ağı modelinin üretmiş olduğu tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu sayede geliştirilen modelin toplam üretim miktarında %99.43 oranında doğru tahminleme yaptığı görülmüştür.Ayrıca yaygın olarak kullanılan diğer hata ölçülerindeki değerlere bakılarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Sonuç olarak, elde edilen bulgulara göre, yapay sinir ağı modelinin toplam üretim miktarı tahmininde yüksek performans gösterdiği görülmüştür. Dolayısıyla yapay sinir ağlarının, üretim yapan işletmelerin mevcut verilerle gelecekte karşılaşabilecekleri durumları öngörmeleri ve yüksek oranda doğru kararlar alabilmelerine imkân tanıyabilecek bir model olabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
As in every field, reliable and accurate estimations for the future are needed in agricultural applications. Since artificial neural networks are used effectively in solving estimation problems and provide very reliable results, the use of this technique has become increasingly widespread.In this context, in the thesis study, production estimation was carried out in a greenhouse heated with geothermal energy with an artificial neural network. A new artificial neural network model was established by using the data of two production seasons from the greenhouse where the study was carried out. Levenberg – Marquardt algorithm was used in the developed artificial neural network model. The actual production values taken from the greenhouse and the estimation results produced by the artificial neural network model were compared. In this way, it was seen that the developed model made an accurate estimation of 99.43% in the total production amount.In addition, comparisons were made by looking at the values in other commonly used error measures. As a result, according to the findings, it was seen that the artificial neural network model showed high performance in estimating the total production amount. Therefore, it has been concluded that artificial neural networks can be a model that can enable manufacturing enterprises to predict the situations they may encounter in the future with the current data and to make highly accurate decisions.