Comparison between artificial neural networks and some mathematical models in leaf area estimation of Red Chief apple variety

Authors : Selma BOYACI, Hande KÜÇÜKÖNDER

Pages : 15-20

Doi:10.29136/mediterranean.634614

View : 23 | Download : 10

Publication Date : 2020-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Yaprak alan indeksi ekolojik ve fizyolojik çalışmalarda önemli bir değişkendir. Çalışmada, Red Chief elma çeşidinde yaprak alan tahmini ve yaprak parametrelerinin haftalık büyümesini açıklayan en uygun modelin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışmanın ilk kısmında ANN ve power fonksiyonuna insert ignore into journalissuearticles values(LA= AxB); dayalı geliştirilen iki farklı model insert ignore into journalissuearticles values(Model-1 ve Model-2); aracılığıyla yaprak alanı modellenmekte, ikinci kısmında yaprak en, boy ve alan parametrelerinin her birinin haftalık büyümeleri Gompertz ve Lojistik fonksiyona göre analiz edilmektedir. Analiz sonuçlarına göre yaprak alan tahmininde ANN’nin insert ignore into journalissuearticles values(Eğitim: R2= 0.98, RMSE= 0.922, MAD= 0.614, MAPE= 4.22; Test: R2= 0.94, RMSE= 3.346, MAD= 1.889, MAPE= 4.88); Model-1 ve Model-2’den daha başarılı tahminlerde bulunduğu gözlemlenmiştir. Bunun yanında yaprak parametrelerinin tamamında haftalık büyümeyi en iyi açıklayan modelin Gompertz olduğu insert ignore into journalissuearticles values(En: R2= 0.98, RMSE= 0.154, MAD= 0.134, MAPE= 3.65, Boy: R2= 0.98, RMSE= 0.180, MAD= 0.145, MAPE= 2.26 ve Yaprak alanı: R2= 0.99, RMSE= 0.73, MAD= 0.654, MAPE= 4.60); görülmüştür.
Keywords : ANN, Yaprak alan indeksi, Büyüme, Elma, Matematiksel model