Yıkanmış Türk Linyit Kömürlerinin Üst Isıl Değerinin Destek Vektör Regresyonu ile Tahmini
[ X ]
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada yıkanmış Türk linyit kömürlerinin üst ısıl değeri (GCV), makine öğrenmesi yöntemleri ile kömür numunelerinin kuru bazkısa analiz sonuçları kullanılarak tahmin edilmiştir. Laboratuvar kömür analiz sonuçlarından elde edilen kül (A), uçucu madde (VM),kükürt (S) ve GCV değişkenleri kullanılarak veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesine, Destek Vektör Regresyonu (SVR) ile ÇokKatmanlı Algılayıcı (MLP), Genel Regresyon Sinir Ağı (GRNN) ve Radyal Temelli Fonksiyon Sinir Ağı (RBFN) olmak üzere üç farklıYapay Sinir Ağı (ANN) uygulanarak GCV tahmin modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerin performans genelleştirme kabiliyeti10-katlı çapraz-doğrulama kullanılarak sağlanmış ve modellerin tahmin doğruluğu, performans ölçütleri Çoklu Korelasyon Katsayısı(R), Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) kullanılarakhesaplanmıştır. Sonuçlar, GCV tahmini için, tüm modeller arasında SVR tabanlı modelin ANN tabanlı modellere göre biraz daha iyi,ANN tabanlı modeller arasında ise RBFN tabanlı modelin MLP ve GRNN tabanlı modellere göre daha iyi performans gösterdiğiniortaya koymuştur.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Maden İşletme ve Cevher Hazırlama, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Matematik, Jeokimya ve Jeofizik
Kaynak
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
0
Sayı
18
