Yapay sinir ağı tabanlı data kablosu parametreleri tahmini

Kablo endüstrisinde, üretilecek bir kablonun parametrelerinin tahmini, deneme ve yanılma yöntemleri ile kablo üretiminden kaynaklanan üretim sürecinin maliyetinin azaltılması önemli bir konu haline gelmiştir. Veri kablosu üretiminde, Sinyal hızı, Karakteristik empedans, Yakın uç çapraz konuşma (NEXT), ve Geri dönüş kaybı (RL) gibi kablo parametreleri, kablonun fiziksel boyutlarına ve birim uzunluğun endüktansına, kapasitansına, elektriksel direncine, kablonun kaçak iletkenliğine bağlıdır. İstenilen kablo parametrelerini elde etmek için, üretimde genellikle deneme ve yanılma yöntemleri kullanılır ve her ayrı bir deneme için, buna bağlı olarak bir maliyet ve üretim süresi ortaya çıkar. Kablo parametreleri, fiziksel boyutların ve üretim parametrelerinin doğrusal olmayan fonksiyonlarıdır. Bu sorunun üstesinden gelmek için, tahmin yeteneklerinden dolayı Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılabilir. Bu çalışmada, CAT 6A kablosu yüksek frekans parametreleri kablonun düşük frekans elektriksel parametreleri ile üretim ve makine parametrelerini giriş olarak alan YSA kullanılarak tahmin edilecektir ve YSA'nın eğitimi için gerekli veriler bir kablo fabrikasında CAT 6A kablosu üretim sürecinde ölçülmüştür. Bu deney sonuçlarını kullanarak, her bir kablo parametresini tahmin etmek için ayrı yapay sinir ağı modeli önerilmiştir. Veriler eğitim, test ve doğrulama kümelerine ayrılmıştır. Bu YSA eğitim veri kümesiyle eğitilmiştir ve ardından performansı test ve sınama veri kümeleriyle incelenmiştir. Sonuç olarak, eğitilen YSA kullanılarak, CAT 6A haberleşme kablolarını verimli bir şekilde üretmek parametre tahmininde için kullanılabileceği bulunmuştur.