Zeolit tabanlı nem alıcı tekerin makine öğrenmesi ile modellenmesi

Bu çalışmanın amacı kurutucu iklimlendirme sistemlerinde sıklıkla kullanılan nem alıcı rotorun, farklı makine öğrenmesi ve doğrusal regresyon yöntemleriyle modellenmesidir. LT3 malzemeli nem alıcı rotor için üretici firma yazılımı kullanılarak 8 farklı bağımsız değişkenle 32,975 farklı giriş koşulu için çıkış koşulu elde edilmiştir. Oluşturulan veri seti kullanılarak 7 çoklu doğrusal regresyon, 45 karar ağacı, 12 destek vektör makinesi ve 32 çok katmanlı algılayıcı modeli olmak üzere toplamda 96 farklı model geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller farklı istatistiksel metrikler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon yöntemleri arasında en iyi sonucu 3. derece çapraz model vermiştir. Bu modelden üretilen proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.6018 ℃ ve 0.1774 g/kg ve R2 değerleri ise sırasıyla, 0.9934 ve 0.9972'dir. Karar ağacı modellerinden en iyi performansı gösteren DT-28 kodlu modelin proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.7196 ℃ ve 0.1903 g/kg, R2 değerleri ise sırasıyla 0.9977 ve 0.9992 olarak bulunmuştur. SVM-5 kodlu model, destek vektör makinesi modellerinden en iyi sonucu vermiş olup, proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.3780 ℃ ve 0.1082 g/kg ve R2 değerleri ise sırasıyla 0.9974 ve 0.9989 olarak belirlenmiştir. Geliştirilen bütün modeller arasında en iyi performansı gösteren MLP-8 kodlu modelin proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.2059 ℃ ve 0.0693 g/kg ve R2 değerleri ise sırasıyla 0.9994 ve 0.9997 olarak bulunmuştur.