- Book学术

发布求助

文献互助智能选刊最新文献

Erzincan University Journal of Science and Technology Pub Date : 2014-06-06 DOI:10.18185/EUFBED.38129

M. Şahin, Fuat Büyüktümtürk, Yüksel Oğuz, Paşa Yalçin

{"title":"AYDINLATMA ELEMANLARINDAKİ IŞIK AKISI AZALMALARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ","authors":"M. Şahin, Fuat Büyüktümtürk, Yüksel Oğuz, Paşa Yalçin","doi":"10.18185/EUFBED.38129","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu calismada, aydinlatma elemanlarindaki performans dususlerini, yipranmalardan ve kullanimdan kaynaklanan isik akisi azalmalarinin mekân icerisindeki aydinlik duzeyi dagilimina etkisini, yapay sinir aglari (Artificial Neural Networks) kullanilarak farkli acilardan incelenmistir. Klasik yontemlerle hesabi mumkun olmayan, olcme cihazlariyla uzun zaman alan olcumleri, kisa surede yapay sinir aglarina minimum hata orani ile tahmin ettirebilmek ve tahminler sonucunda bir degerlendirme modeli olusturmaktir. Boylelikle aydinlatma sistemlerinin karmasik ve uzun zaman alan bakimlarinin daha az surede ve daha guvenilir bir sekilde yapilmasi hedeflenmistir. Bunun icin oncelikle yapay sinir aglari (YSA) ve aydinlatma kavramlari cesitli acilardan incelenmistir. Sonuc olarak bu bilgiler dogrultusunda secilen modelin tahmin ettigi degerler ile olculen degerler arasindaki hata oranini cikartilip iyi bir aydinlatmanin yaninda istenilen yerlerin aydinlatilmasi saglanmistir. Bunun neticesinde, ergonomik, ekonomik ve kullanim acisindan daha dogru sonuclara ulasildigi gozlemlenmistir.","PeriodicalId":212034,"journal":{"name":"Erzincan University Journal of Science and Technology","volume":"43 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2014-06-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Erzincan University Journal of Science and Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18185/EUFBED.38129","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

在这项研究中，利用人工神经网络（ANN）从不同角度分析了照明元件性能下降、磨损和使用造成的光通量减少对空间照度分布的影响。这项研究的目的是让人工神经网络以最小的误差率在短时间内预测传统方法无法计算、测量设备需要很长时间才能完成的测量结果，并根据预测结果创建评估模型。这样，就能在更短的时间内更可靠地完成复杂而耗时的照明系统维护工作。为此，我们从不同角度对人工神经网络（ANN）和照明概念进行了分析。结果，计算出了根据这些信息选择的模型的预测值和测量值之间的误差率，并提供了良好的照明和所需场所的照明。结果表明，在人体工程学、经济性和使用方面都获得了更准确的结果。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

AYDINLATMA ELEMANLARINDAKİ IŞIK AKISI AZALMALARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ

Bu calismada, aydinlatma elemanlarindaki performans dususlerini, yipranmalardan ve kullanimdan kaynaklanan isik akisi azalmalarinin mekân icerisindeki aydinlik duzeyi dagilimina etkisini, yapay sinir aglari (Artificial Neural Networks) kullanilarak farkli acilardan incelenmistir. Klasik yontemlerle hesabi mumkun olmayan, olcme cihazlariyla uzun zaman alan olcumleri, kisa surede yapay sinir aglarina minimum hata orani ile tahmin ettirebilmek ve tahminler sonucunda bir degerlendirme modeli olusturmaktir. Boylelikle aydinlatma sistemlerinin karmasik ve uzun zaman alan bakimlarinin daha az surede ve daha guvenilir bir sekilde yapilmasi hedeflenmistir. Bunun icin oncelikle yapay sinir aglari (YSA) ve aydinlatma kavramlari cesitli acilardan incelenmistir. Sonuc olarak bu bilgiler dogrultusunda secilen modelin tahmin ettigi degerler ile olculen degerler arasindaki hata oranini cikartilip iyi bir aydinlatmanin yaninda istenilen yerlerin aydinlatilmasi saglanmistir. Bunun neticesinde, ergonomik, ekonomik ve kullanim acisindan daha dogru sonuclara ulasildigi gozlemlenmistir.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

Erzincan University Journal of Science and Technology

自引率

0.00%

发文量