Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi

Authors : Ferhat KURTULMUŞ, Ahmet POLAT, Nazmi İZLİ

Pages : 261-269

Doi:10.33202/comuagri.733166

View : 25 | Download : 14

Publication Date : 2020-12-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Türkiye’nin yıllık üretim değeri 750,000 ton olan kayısı, yüksek besleyici ve ekonomik değere sahip bir meyvedir. Kurutma işlemi, kayısının raf ömrünü uzatmanın yanı sıra tüketici tarafından tercih edilen bir ürün olan kuru kayısı üretme imkanını tanımaktadır. Kayısının kurutulması süreçlerinin gelişmiş yöntemlerle modellenebilmesi ürün işleyicilerin üretim planlama ve maliyet analizlerini yapmalarında büyük ölçüde yardımcı olabilir. Son yıllarda oldukça geniş kullanım alanı bulmuş bir makine öğrenmesi yöntemi olan Yapay Sinir Ağları (YSA), parametre ve fonksiyon tahmininden sınıflandırmaya kadar çeşitli görevlerde karmaşık problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Bu çalışmada geleneksel (sıcak hava ile), elektrohidrodinamik (EHD) ve EHD-sıcak hava kombinasyonu kurutma yöntemleri kullanılarak kurutulan kayısının farklı kurutma parametrelerinin kuruma hızı ve ürün nemi üzerine etkilerinin YSA ile modellenmesi amaçlanmıştır. Farklı transfer fonksiyonları ve öğrenme algoritmaları denenerek her bir kurutma yöntemi için en iyi model performansını veren YSA tespit edilmiştir. EHD-sıcak hava kombinasyonu ile kayısı kurutmada kuruma hızı ve nem tahminine ilişkin YSA modellerinin test verisi üzerindeki determinasyon katsayıları 0,96’dan yüksek değerler olarak saptanmıştır. Araştırma bulguları EHD yöntemi ile tarımsal ürün kurutmanın YSA esaslı yöntemlerle modellenebileceğini göstermiştir.
Keywords : Kayısı, Kurutma, Modelleme