Bu çalışma, lineer olmayan sistemlerin kimliklendirilmesi için ileri beslemeli yapay sinir ağının (İB-YSA) eğitiminde kelebek optimizasyon algoritmasının (KOA) performansını değerlendirmektedir. Bu kapsamda, yapay sinir ağının (YSA) ağırlıkları KOA ile belirlenmiştir. Bununla birlikte, İB-YSA’nın eğitiminde popülasyon büyüklüğü ve ağ yapısının etkisi detaylıca incelenmiştir. Algoritmanın çözüm kalitesi ve yakınsama hızı açısından performansı değerlendirilmiştir. Uygulamalarda lineer olmayan 4 sistem kullanılmıştır. Hata değeri olarak ortalama karesel hata seçilmiştir. Tüm sistemler için elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, lineer olmayan sistemlerin kimliklendirilmesinde KOA tabanlı İB-YSA eğitim sürecinin etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Computer Engineering |
Authors | |
Publication Date | September 3, 2022 |
Submission Date | April 24, 2022 |
Published in Issue | Year 2022Volume: 25 Issue: 3 |