| Tez Türü | Yüksek Lisans |
| Ülke | Türkiye |
| Üniversite | Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi |
| Enstitü | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü |
| Anabilim Dalı | Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı |
| Tez Onay Yılı | 2022 |
| Öğrenci Adı ve Soyadı | Ayşegül ÖZKAN TEPE |
| Tez Danışmanı | DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHİR KAYA |
| Türkçe Özet | Topraksız tarım değişen dünya koşullarında ekonomiye, istihdama, verimlilik süresine ve bunlar gibi birçok alana olan katkısıyla gün geçtikçe önem arz etmektedir. Bu çalışmada topraksız tarım seralarında kullanılan iklimlendirme ve stok besin tankının kontrolü Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ile yapılmıştır. Belirlenen üyelik fonksiyonları ve veri setleri ile ANFIS modeli MATLAB'de oluşturulmuştur. Oluşturulan model her bir üyelik fonksiyonu için trimf, trampmf, gbellmf, gauss2mf, pimf, dsigmf, psigmf fonksiyonları ile test edilip en iyi sonucu veren hiperparametreler belirlenmiştir. Ayrıca, tensorflow'da oluşturulan ANFIS yapısının modeli de uygulanmıştır. Çok Değişkenli Regresyon (MVR), K en yakın komşu (KNN), Destek Vektör Regresyonu (SVR), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Rastsal Orman (RF) ve XGBOOST algoritmaları ile veriseti üzerinde eğitimler gerçekleştirilmiştir. Ortalama mutlak hata ve R2 değerlerine göre en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenmiştir. Raspberry Pi kartı ve çeşitli sensörler kullanılarak topraksız tarım prototipi geliştirilmiştir ve bu prototipte en iyi model test edilmiştir. |
| İlgilizce Özet | Hydroponic is increasingly important in changing world conditions, with its contribution to the economy, employment, productivity time and many other areas. In this study, climate and stock food tank used in hydroponic greenhouses are controlled by the Adaptive Network-based fuzzy Inference System (ANFIS). The ANFIS model was created in MATLAB with the specified membership functions and datasets. The model created has been tested with with trimf, trampmf, gbellmf, gas2mf, dsigmf, psigmf functions for each membership function, and the hyperparameters that give the best results have been determined. In addition, the model of the ANFIS structure created in tensorflow was implemented. Training has been carried out on data with the Multi-variable Regression (MVR), K nearest neighbors (KNN), Support Vector Regression (SVR), Multi-layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF) and XGBOOST. The most appropriate machine learning method is determined based on mean absolute error and R2 values. Using the Raspberry Pi card and various sensors, the hydroponic prototype was developed and the suitable model was tested in this prototype. |