S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI

Bu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA) yaklaşımı uygulanmıştır. Bu kapsamda yapay sinir ağı için sistem girdi verisi olarak pH, başlangıç boya konsantrasyonu ve başlangıç biyosorbent konsantrasyonu tanımlanırken çıktı katmanında % boya gide...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Fatma Erdem
Format: Article
Language:English
Published: Bursa Uludag University 2019-08-01
Series:Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering
Subjects:
Online Access:https://dergipark.org.tr/tr/pub/uumfd/issue/45830/461122
id doaj-deec53b457914f23947ad56910206de7
record_format Article
spelling doaj-deec53b457914f23947ad56910206de72021-02-02T13:15:10ZengBursa Uludag UniversityUludağ University Journal of The Faculty of Engineering2148-41472148-41552019-08-0124228929810.17482/uumfd.4611221779S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMIFatma Erdem0Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz KurumuBu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA) yaklaşımı uygulanmıştır. Bu kapsamda yapay sinir ağı için sistem girdi verisi olarak pH, başlangıç boya konsantrasyonu ve başlangıç biyosorbent konsantrasyonu tanımlanırken çıktı katmanında % boya giderim değeri tahmin edilmiştir.  Yapay sinir ağı (YSA) eğitimi Levenberg–Marquardt ileri besleme algoritması ile yapılmış olup deneysel veriler %60 eğitim, %20 validasyon ve %20 test olarak bölünmüştür. Maksimum devir (epoch) değeri 12000 iterasyon olarak belirlenmiştir.  Sisteme ait R2 değerleri eğitim için %98, validasyon için %96 ve tüm biyosorpsiyon sistemi için %98 olarak belirlenmiştir. Çalışmanın devamında biyosorpsiyon sistemi modellenmesi kapsamında sistem değişkenleri olan pH, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonları ile sıcaklık için ayrı ayrı modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda deneysel ve model tahmini % giderim değerleri karşılaştırıldığında, YSA ile sistemin iyi bir şekilde modellendiği ve modelin iyi bir tahmin yeteneğine sahip olduğu görülmüştür.https://dergipark.org.tr/tr/pub/uumfd/issue/45830/461122biyosorpsiyonyapay sinir ağımodellemeremazol sarı (rr)s.cerevisiae
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author Fatma Erdem
spellingShingle Fatma Erdem
S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering
biyosorpsiyon
yapay sinir ağı
modelleme
remazol sarı (rr)
s.cerevisiae
author_facet Fatma Erdem
author_sort Fatma Erdem
title S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI
title_short S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI
title_full S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI
title_fullStr S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI
title_full_unstemmed S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI
title_sort s. cerevisiae ile remazol sari (rr) gi̇deri̇mi̇ne yapay si̇ni̇r aği (ysa) yaklaşimi
publisher Bursa Uludag University
series Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering
issn 2148-4147
2148-4155
publishDate 2019-08-01
description Bu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA) yaklaşımı uygulanmıştır. Bu kapsamda yapay sinir ağı için sistem girdi verisi olarak pH, başlangıç boya konsantrasyonu ve başlangıç biyosorbent konsantrasyonu tanımlanırken çıktı katmanında % boya giderim değeri tahmin edilmiştir.  Yapay sinir ağı (YSA) eğitimi Levenberg–Marquardt ileri besleme algoritması ile yapılmış olup deneysel veriler %60 eğitim, %20 validasyon ve %20 test olarak bölünmüştür. Maksimum devir (epoch) değeri 12000 iterasyon olarak belirlenmiştir.  Sisteme ait R2 değerleri eğitim için %98, validasyon için %96 ve tüm biyosorpsiyon sistemi için %98 olarak belirlenmiştir. Çalışmanın devamında biyosorpsiyon sistemi modellenmesi kapsamında sistem değişkenleri olan pH, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonları ile sıcaklık için ayrı ayrı modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda deneysel ve model tahmini % giderim değerleri karşılaştırıldığında, YSA ile sistemin iyi bir şekilde modellendiği ve modelin iyi bir tahmin yeteneğine sahip olduğu görülmüştür.
topic biyosorpsiyon
yapay sinir ağı
modelleme
remazol sarı (rr)
s.cerevisiae
url https://dergipark.org.tr/tr/pub/uumfd/issue/45830/461122
work_keys_str_mv AT fatmaerdem scerevisiaeileremazolsarirrgiderimineyapaysiniragiysayaklasimi
_version_ 1724294243525066752