Zaman Serisinin Kestirimi İçin Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağı Yaklaşımı

Authors : Cem Korkmaz, İlyas Kacar

Pages : 1053-1066

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1606138

View : 14 | Download : 11

Publication Date : 2024-12-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Uzun-kısa süreli bellek (LSTM) ağı, zaman içinde bilgileri depolayan ve unutan bellek hücrelerinden oluşmakta, uzun vadeli bağımlılıkları yakalamaktadır. LSTM\\\'de sıralı işleme yeteneği, tekrarlayan bağlantılarla elde edilmektedir. LSTM, zaman serisi analizi, doğal dil işleme ve daha fazlası için uygun hâle getirilmiştir. Makine öğrenimi algoritmaları veri öğrenme ve karmaşık verilerden iç-görüler üretme konusunda etkilidir. Ayrık eleman yöntemi (AEY) ise taneli malzemelerin davranışını simüle etmek için güçlü hesaplama yöntemidir. AEY tarım ve gıda işleme gibi birçok endüstride, tanecikli eleman akış analizi ve optimizasyon amaçlı kullanılmaktadır. Bu çalışmada yer fıstığının sınıflandırılması için AEY esaslı simülasyon yapılmıştır. Zamana bağlı sürtünme kuvveti verisi toplanmıştır. Tane-duvar sürtünme verisi üzerinde LSTM kullanarak simülasyonlardan daha hızlı bir biçimde sürtünme kestirimi ve bu suretle de ekonomik ve kalite kayıplarını azaltmak amaçlanmıştır. Çalışmada modelin R değeri 0,857 olarak bulunmuştur. Ortalama mutlak hatanın yüzdesi ise % 2,326 olarak bulunmuştur. 300 adet iterasyon yapılmış ve hesaplamalar 37,934 saniye sürmüştür. Ağdan elde edilen veri ile seri arasında yüksek doğrulukta bir ilişki görülmüştür. LSTM ağı veriye bir ön işlem gereksinimini ortadan kaldırmıştır. Çalışmada kullanılan ağ, ağın parametreleri ve bu ağın kestirimi çalışmada verilmiştir.
Keywords : Fıstık sınıflandırma, Ayrık eleman yöntemi, Modelleme, Uzun kısa süreli bellek, Kestirim