Explaining Data Preprocessing Methods for Modeling and Forecasting with the Example of Product Drying

Abstract

Regresyon geleneksel bir veri işleme yöntemi olsa da, makine ve derin öğrenme yöntemleri hem modelleme hem de tahmin için son yıllarda literatürde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, bu yöntemlerin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için veri türünün anlaşılmasına yönelik bir ön değerlendirme yapılması önem arz etmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada ön değerlendirme prosedürleri açıklanmıştır. Kurutma deney düzeneğinde kullanılan ölçüm cihazları ve sensörlerindeki ölçüm belirsizliklerini belirlemek için deneysel belirsizlik analizi yapılmıştır. Veri setindeki değişkenler arasındaki anlamlı ve anlamsız ilişkiler Pearson korelasyon matrisi ile belirlenmiştir. Kurutma verilerindeki zaman serisi gecikmesini belirlemek için otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonları kullanılmış ve 5 gecikmeli bir AR(5) serisi belirlenmiştir. Kurutma sürecinin doğal davranışından kaynaklanan ham verilerdeki tepe ve dip noktalar nedeniyle verilerin değişken varyansa sahip olduğu görülmüştür. Ham verileri bozmadan gerçekleştirilen normalizasyon ön değerlendirme işlemi ile modelleme başarısı elde edilmiştir. Böylece geleneksel modellere göre daha iyi modeller elde edilebileceği gösterilmiştir. Makine öğrenmesi yönteminde gizli katman ve nöron sayısını belirlemek için kullanılan deneme yanılma yöntemindeki, gereksiz zaman ve hesaplama maliyetlerinden kaçınmak için, literatürde önerilen çeşitli formüller karşılaştırılmıştır. Korelasyon katsayısının, modelin iyiliğini belirlemede tek başına yeterli olmadığı gösterilmiştir. Bu çalışmadaki verilerin modellenmesinde, NARX modelinin ANFIS ve LSTM modellerine göre daha hızlı ve daha az hata ile istenen değere yakınsadığı görülmüştür. Döner tamburlu bir kurutucunun simülasyonunda, ağ bağımsızlık analizi ile optimum ağ elemanı sayısı 1137 olarak belirlenmiştir. Bu sayede gereksiz aşırı hesaplamaların da önüne geçilmiştir. Elbette tüm bu yöntemler istatistik biliminde zaten mevcuttur. Ancak bu çalışmada özellikle bu alanın dışında olan genç araştırmacıların hız kazanması ve kolay kavrayabilmesi için modelleme ve tahmin amaçlı kullanılacak yöntemler, özenle seçilmiş ve örneklerle açıklanmıştır.