Thermoelektrik modüllerden oluşan bir sistemin yapay sinir ağları ile modellenmesi

Termoelektrik modüllerden oluşan bir sistemin yapay sinir ağları ile eğitilmesinde termoelektrik başlıktan elde edilen deney verileri kullanılmıştır. Deney verileri Alyuda Neuro Intelligence programında Quick Propogation, Conjugate Gradient Descent, Quasi-Newton, Limited Memory Quasi-Newton, Levenberg Marquardt, Online Back Propogation ve Batch Back Propogation algoritmaları ile eğitilmiştir. Elde edilen en başarılı eğitim, C#' da kodlanan eğitim programı ile karşılaştırılmıştır. Eğitimin performans ölçütü olarak Korelasyon katsayısı, Regresyon analizi ve Mutlak hata değerleri kullanılmıştır. Böylece en başarılı eğitim ağ yapısı bulunarak benzer sistemlerde yaşanan sistemin çıkışını olumsuz etkileyen ortamın sıcaklığı, akım, gerilim gibi faktörler sonucu yanlış ölçümlerin yapılması ayrıca ölçüm sonuçlarının kontrol edilmesi için defalarca ölçüm yapılması gibi olumsuzlukların önüne yapay sinir ağların ileri yönelik tahmin yeteneği kullanılarak geçmek amaçlanmıştır. Yapılan eğitimler sonucunda C#'da kodlanan eğitim programının, Alyuda Neuro Intelligence programından elde edilen en başarılı eğitim ile yaklaşık sonuç verdiği görülmüştür.