Kademeli İleri Geri Yayılım ve Gauss Fonksiyon Modelleri ile Pomza ve Diatomit İçeren Çimento Harçlarının Basınç Dayanımlarının Tahmini

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorGüvenç, Uğur
dc.contributor.authorKoçak, Burak
dc.date.accessioned2025-03-24T19:46:54Z
dc.date.available2025-03-24T19:46:54Z
dc.date.issued2023
dc.departmentDüzce Üniversitesi
dc.description.abstractBu çalışmada, yapay sinir ağı (YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) ile pomza ve diyatomit içerikli çimento harçlarının basınç dayanımlarının tahmini yapılmıştır. YSA için kademeli ileri geri yayılım algoritması, ANFIS için ise Gauss üyelik fonksiyonu tercih edilmiştir. Modellerin oluşturulmasında toplam 7 tip çimento ile üretilen harçların 2., 7., 28. ve 90. hidratasyon günlerinde belirlenen basınç dayanım sonuçları kullanılmıştır. Modellerin eğitim ve test süreçlerinde; 5 giriş (hidratasyon günü, Portland çimento, pomza, diatomit, su) ve 1 çıkış (basınç dayanımı) parametresi kullanılmıştır. Deney sonuçlarıyla modelden elde edilen sonuçların karşılaştırılması R2, MAPE ve RMSE gibi istatistiksel yöntemlerle gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, YSA modeli ile elde edilen sonuçların tüm hidratasyon günleri için hemen hemen gerçek değerlere ulaşıldığını ve bu modelin başarılı bir tahmin modeli olduğunu göstermektedir.
dc.description.abstractIn this study, compressive strengths of pumice-and diatomite-containing cement mortars were estimated by artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Cascade forward back propagation algorithm for ANN and Gaussian membership function for ANFIS are preferred. In the creation of models, the compressive strengths of the mortars produced with a total of 7 types of cement on the 2nd, 7th, 28th and 90th days were used. During the training and testing stages of the models; 5 input (hydration day, Portland cement, pumice, diatomite and water) and 1 output (compressive strength) parameters are used. The comparison of the experimental results with the results obtained from the model was carried out with statistical methods such as R2, MAPE and RMSE. The data obtained show that the results obtained with the ANN model almost reach the real values for all hydration days, and this model is a successful prediction model.
dc.identifier.doi10.29130/dubited.1106267
dc.identifier.endpage698
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage682
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.1106267
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/18323
dc.identifier.volume11
dc.language.isotr
dc.publisherDüzce Üniversitesi
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250324
dc.subjectANN|ANFIS|pomza|diatomit|basınç dayanımı|ANN|ANFIS|pumice|diatomite|compressive strength
dc.titleKademeli İleri Geri Yayılım ve Gauss Fonksiyon Modelleri ile Pomza ve Diatomit İçeren Çimento Harçlarının Basınç Dayanımlarının Tahmini
dc.title.alternativeEstimation of Compressive Strengths of Pumice-and Diatomite-Containing Cement Mortars with Cascade Forward Back Propagation and Gaussian Function Models
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Koleksiyonu