Parameter estimation in Crystal Sugar production with MLR, ANN and ANFIS

Authors : Fatma ERDEM

Pages : 987-992

View : 51 | Download : 11

Publication Date : 2022-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Şeker üretim süreci, birçok değişkenin etkileşim içinde olduğu karmaşık bir süreçtir. Karmaşık süreçlerin maliyet ve zaman gereksinimleri, bilgisayar tabanlı modelleme teknikleri ile azaltılmakta ve elde edilen ürün kalitesi ile ilgili gerekli aksiyonlar zamanında alınabilmektedir. Bu çalışmada şeker üretimi için kalite kontrol kriterlerinden biri olan çözelti rengi, kristalizasyon aşaması için çoklu doğrusal regresyon insert ignore into journalissuearticles values(MLR);, yapay sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemi insert ignore into journalissuearticles values(ANFIS); ile tahmin edilmiştir. Üretim verileri insert ignore into journalissuearticles values(brix, saflık, pol, pH, kül, renk ve vakum sıcaklığı); Ankara Şeker Fabrikası Genel Müdürlüğü\`nden alınmıştır. Duyarlılık analizi sonucunda kül, renk ve vakum sıcaklığının tahmin edilen çıktı üzerinde en etkili parametreler olduğu belirlenmiş ve model girdi değişkenleri olarak tanımlanmıştır. Model performans kriteri olarak R ve MSE değerleri kullanılmıştır. ANFIS, MLR ve ANN\`den daha iyi tahmin performansı göstermiştir, R= 0.99.
Keywords : Şeker üretimi, Modelleme, yapay Sinir ağı, MLR, ANFIS

ORIGINAL ARTICLE URL