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...
Main Author: | |
---|---|
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 |