Pamuk/elastan karışımlı özlü ipliğin kalite performansını tahmin edebilen modeller geliştirme

Özlü iplikler filaman çevresine farklı bir elyaf sarılmasıyla oluşturulan katma değerli ipliklerdir. Bu iplikler, tekstil endüstrisinde giderek artan bir öneme sahiptir. Bu yüzden hatasız üretim ve ürün kalite özelliklerini elyaf kalite ve eğirme parametrelerini kullanarak tahmin eden modellerin geliştirilmesine duyulan ihtiyaç da giderek artmaktadır. Çok değişkenli veri boyutu doğru tahmin olasılığını düşürdüğü için veri matrisinin boyutlarını küçültme yolları incelenmiştir. Temel Bileşenler Analizi (TBA) ve Varyans Analizi (VA) kullanılarak girdi matrisinin boyutu azaltılmıştır. Pamuk/elastin karışımlı özlü ipliklerin kalite özelliklerini tahmin etme problem lineer olmadığı için. özlü iplik kalite özelliklerinin tahmini için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Makinaları'nın (DVM) kullanılması önerilmiştir. Boyut küçültme yöntemlerinin etkilerini daha rahat görebilmek amacıyla bütün TBA, VA ve boyutları küçültülmemiş girdi matrisleri ayrı ayrı modellenip sonuçları karşılaştırılmıştır. Tahmin eden modeler bir tekstil fabrikasından alınan veriler kullanılarak geliştirilmiştir. Ortalama Hataların Karesi, Mutlak Ortalama Hata Yüzdesi ve R2 değerleri sistemin performans ölçütleri olarak belirlenmiştir. TBA girdilerini kullanan YSA en iyi Ortalama Hataların Karesi ve Mutlak Ortalama Hata Yüzdesi değerlerini vermiştir. Modellerin en iyisinin, özlü iplik kalite özelliklerinin birçoğunu, Mutlak Ortalama Hata Yüzdesi'ne göre yüzde 90 üzerinde bir başarıyla tahmin ettiği gösterilmiştir.