Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

• 1
• 1
• 1

• MakaleAçık Erişim2022/r/gumushane/16799
  Energy and Exergy Analysis of Solar Collectors Having Different Tilt Angles: Case Study of Erzincan City

  Kaba, Muhammet Yasin; Kurnuc Seyhan, Aslihan; Celen, Pinar; Celen, Ali

  Solar collectors are frequently used in domestic water heating applications. In the design stage, the positioning of solar collector with suitable title angle is important in order to utilize from sun energy efficiently. In this study, the effect of tilt angle of a solar collector located to Erzincan city on monthly/daily average radiation values, water outlet temperature, energy and exergy efficiencies are theoretically investigated. It is seen that the maximum and minimum values of optimum tilt angles are 63 degrees ve 0 degrees for December and June, respectively. Tilt angles which are suggested for Erzincan (27.14 degrees) and calculated are compared for daily average hourly radiation values and it is seen that the maximum variation is 26% for January. In addition, energy and exergy efficiencies of solar collector are estimated and the maximum efficiencies are determined as 74.2% ve 9.7% for optimum tilt angles.

  • 
  • 
  İncele
• MakaleAçık Erişim2021/r/gumushane/16899
  Eeg sinyallerini kullanarak 2B ve 3B hibrit bir videonun ayrıntılı kanal/lob analizi

  Melek, Negin; Melek, Mesut; Kayikcioglu, Temel

  İnsan gözünün yapısına göre 2 Boyutlu (2B) ve 3B parçalardan oluşan video analizinde ani geçiş ve sabit durumların değerlendirilmesi önemlidir. Bu çalışmada, insan beyin sinyallerinin güç spektrum yoğunluğu (GSY), 2B ve 3B hibrit video izleme sonucunda analiz için dikkate alınmıştır. İnsanların yorulunca derinlik algısının kaybettiğini daha önceki çalışmalarımızda iddia etmiştik. Bu çalışmada, rastgele 2B ve 3B parçalardan oluşan, tek akışlı bir anaglif video sağlanmıştır. 2B ve 3B hibrit video çalışmasında, beyin sinyal analizinde kısa zamanlı Fourier dönüşümüne (KZFD) dayalı GSY ve spektrogram adı verilen görsel temsil kullanılmıştır. Tüm EEG frekans bantları test edildikten sonra, spektrogram çizelgesindeki 2B ve 3B parçaların karşılaştırılmasında GSY farkı dikkate alınarak, delta bandı baskın bant olarak seçilmiştir. Bu banttan çıkarılan öznitelikler iki popüler sınıflandırıcı tarafından sınıflandırılmıştır. Bunlar destek vektör makinesi (DVM) ve doğrusal ayırma analizi (DAA) algoritmalarıdır. Sonuç olarak, frontal ve temporal loblar, 2B ve 3B geçişlerin sınıflandırılmasında diğer loblara göre daha iyi sonuçlar göstermektedir. Öznitelik çıkarma yöntemi olarak kullanılan istatistiksel fonksiyonlar ve Hjorth parametreleri sonucunda DVM ve DAA algoritmaları için sınıflandırma başarısı sırasıyla %68 ve %79 olarak hesaplanmıştır.

  İncele
• MakaleAçık Erişim2019/r/gumushane/18042
  A Comparative Study of Machine Learning and Linear Regression in Prediction of Pricing: A Case Study of Used Cars Price Prediction in Turkey

  Ünlü, Ramazan E.; Gül, Ecem; Namli, Ersin

  Used cars market is very buoyant in the World as well as in the Turkey and has a significant size. While sellers are looking for the maximum price for their vehicles, buyers are willing to buy a good quality vehicle with a minimum price. However, during the trading process various problems might occurred and even dealer might not have standard pricing policy for a specific vehicle. In this study, it is focused on whether a pricing policy for a used car can be created or not, collected real data, and applied methods based on statistics and artificial intelligence. As a subbranch of artificial intelligence, In addition to Machine learning’s success in complex problems such as natural language processing, text mining, image processing, it can also outperforms classical methods such as linear regression to solve regression problems. From this point, during this study Artificial Neural Networks, Support Vector Machines and Linear Regression methods are used and compared with the aim of standardizing used cars pricing. Based on the findings, it is possible to standardize used cars pricing with machine learning methods and chosen methods gives better results than classic linear regression method.

  • 
  İncele