Kurutucu, güneş enerjisi ile ve güneş enerjisi destekli ısı pompası ile ayrı ayrı 45 °C ve 55 °C kurutma havası sıcaklığı ve 0.9 m s-1 hava hızında mantar kurutularak test edilmiştir. Deneylerden elde edilen nem içeriği (MC), ayrılabilir nem oranı (MR) ve kuruma hızı (DR) değerleri Levenberg-Marquardt (LM) geri yayılım öğrenme algoritması ve Fermi transfer fonksiyonu kullanılarak yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Geliştirilen modelin istatistiksel geçerliliğinin belirlenmesinde kullanılan çoklu saptama katsayısı (R2), ortalama karekök (RMSE), ve mutlak hata yüzdesi (MAPE) istatistik değerleri kullanılmıştır. R2, RMSE ve MAPE sırasıyla MC için 0.999, 0.0078895, 0.2668459, MR için 0.999, 0.0001099, 0.2968427 ve DR için 0.999, 0.0000008, 0.2703797 olarak elde edilmiştir. Böylece, farklı kurutma şartları için bu modelleme ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde analiz edilebilir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | May 11, 2014 |
Submission Date | September 16, 2013 |
Published in Issue | Year 2014 Volume: 20 Issue: 2 |
Journal of Agricultural Sciences is published open access journal. All articles are published under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY).