Optimization, Modeling and Implementation of Plant Water Consumption Control Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network in a Hybrid Structure

Bülbül, Mehmet Akif; Öztürk, Celal

doi:10.1007/s13369-021-06168-4

Cited by 23 publications

(7 citation statements)

References 37 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…ANN is an artificial intelligence technology inspired by the working principles of the human brain [28]. ANNs are designed as networks of complex mathematical operations used to learn and generalize data.…”

Section: Artificial Neural Network (Ann)mentioning

confidence: 99%

“…Artificial neural networks (ANN), which is one of the machine learning methods, and particle swarm optimization (PSO), which is used in solving multidimensional problems, are frequently used in many areas [27][28][29][30][31][32]. In structural and earthquake engineering applications, these techniques have a critical impact on areas such as simulation, modeling, optimization, regression, and classification [33,34].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

A Hybrid Artificial Neural Network—Particle Swarm Optimization Algorithm Model for the Determination of Target Displacements in Mid-Rise Regular Reinforced-Concrete Buildings

et al. 2023

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The realistic determination of damage estimation and building performance depends on target displacements in performance-based earthquake engineering. In this study, target displacements were obtained by performing pushover analysis for a sample reinforced-concrete building model, taking into account 60 different peak ground accelerations for each of the five different stories. Three different target displacements were obtained for damage estimation, such as damage limitation (DL), significant damage (SD), and near collapse (NC), obtained for each peak ground acceleration for five different numbers of stories, respectively. It aims to develop an artificial neural network (ANN)-based sustainable model to predict target displacements under different seismic risks for mid-rise regular reinforced-concrete buildings, which make up a large part of the existing building stock, using all the data obtained. For this purpose, a hybrid structure was established with the particle swarm optimization algorithm (PSO), and the network structure’s hyper parameters were optimized. Three different hybrid models were created in order to predict the target displacements most successfully. It was found that the ANN established with particles with the best position revealed by the hybrid models produced successful results in the calculation of the performance score. The created hybrid models produced 99% successful results in DL estimation, 99% in SD estimation, and 99% in NC estimation in determining target displacements in mid-rise regular reinforced-concrete buildings. The hybrid model also revealed which parameters should be used in ANN for estimating target displacements under different seismic risks.

show abstract

Section: Artificial Neural Network (Ann)mentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Hybrid Artificial Neural Network—Particle Swarm Optimization Algorithm Model for the Determination of Target Displacements in Mid-Rise Regular Reinforced-Concrete Buildings

et al. 2023

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…It takes a long time to walk and a short time to "run", so that they can obviously feel the difference between quarter note and eighth note. Students can read while walking, feel the difference of syllables, and master the pronunciation of the two notes [15].…”

Section: Gamesmentioning

confidence: 99%

Music Teaching Innovation in Primary and Secondary Schools based on Genetic Algorithm and Artificial Neural Network

2023

IJEIS

View full text Add to dashboard Cite

At present, the academia has explored the innovation research of music teaching (MT) in PASS. Researchers have applied the combination of genetic algorithm (GA) and neural network (NN) to English teaching innovation, which has greatly improved the efficiency of English teaching. For this reason, this paper briefly analyzes GA and NN technology, and combines them to analyze the feasibility. Through the combination of GA and artificial NN, it is applied to the innovation research of MT in primary and secondary schools (PASS). With spectrum reading teaching as the main research object, it is proposed to carry out spectrum reading teaching with various technical means in combination with the algorithm. Finally, it is investigated and analyzed through experiments; it verifies the effectiveness of the innovative methods of MT in PASS proposed in this paper.

show abstract

“…Tarımsal esaslı su kullanımı su kullanımlarında birçok kez makinelerin yer aldığı çözüm yöntemleri tercih edilmek zorunda olup, makinelerin devinimini sağlamak için fosil yakıtlı motorlar ya da elektrik enerjili motorların kullanımı gerekmektedir. Hangi kaynak esaslı makine kullanılırsa kullanılsın, enerjinin verim ve maliyet esaslı etkin kullanımını sağlamak için optimizasyonun uygun şartlarda gerçekleştirilmesi gerekir [7,8,10].…”

Section: Enerji̇ Ve Enerji̇ni̇n Tarimdaki̇unclassified

Algori̇tmi̇k Kontrol Esasli Tarimsal Sulamada Enerji̇ Ve Su Opti̇mi̇zasyonu

Çelik

Imal

2023

IJANSER

View full text Add to dashboard Cite

Günümüzde, artan insan nüfusunun gıda ihtiyacını karşılayabilmek için, bu ihtiyacı karşılamada en önemli unsurlarından olan tarımsal üretimin de artması gereklidir. Tarımsal üretim için zaruri olan ve yeterli miktarda olmayan kullanılabilir su kaynağının daha etkili, verimli ve tasarruflu kullanılma zorunluluğu giderek daha da artmaktadır. Dünyamızın büyük bir kısmı su kaplı olmasına rağmen, canlıların ihtiyacı olan tatlı su kaynaklarının azalması ve kirlenmesi ile birlikte insan nüfusundaki artış temiz su kaynaklarına erişim imkânını her geçen gün daha da azaltmaktadır. Bu etkenler, günlük kullanımdaki ve tarımsal amaçlı su tüketiminin geçmişe oranla daha mantıklı ve tasarruflu olmasını gerektirmektedir. Elektrik enerjisinin üretiminde, maliyeti değişken farklı yöntemler kullanılmakla birlikte, enerji ekonomisinin sağlanması adına, bu enerjinin tarımsal sulamada tasarruflu kullanılması da azımsanmayacak derecede önem arz etmektedir. Burada, tarımsal amaçlı kullanılan su tüketiminde, bitkinin su ihtiyacının yeterli miktarda karşılanmasının sağlanmasının yanı sıra, su kaynaklarından çekilen suyun ve sulama sistemlerinin çalışmasında kullanılan elektrik enerjisinin minimuma indirgenmesini amaçlayan bir çalışma gerçekleştirilerek, elde edilen veriler açıklanmıştır. Sistemin çalışmasının temel şartı elektrik enerjisinin mevcudiyetidir. Çalışmamızda toprak, bitkisel su tercihleri ve atmosferik verilerin dışında; su kaynağı, depolama sistemleri ve sulama sistemlerinden elde edilen veriler değerlendirilmiştir. Bu kapsamda, en etkili ve verimli biçimde algoritmik kontrol yöntemleri kullanılarak, tasarruf optimizasyonu amaçlı tarımsal su temininin nasıl gerçekleştirilebileceği, algoritmik yöntemler yardımıyla modellenmiş ve açıklanmıştır. Verilerin değerlendirme işlemleri, mikroişlemci mimari desteği içeren “PIC” yapı üzerindengerçekleştirilmiş olmakla beraber, sistemin farklı mimari yapılara da entegre edilebilmesi mümkündür.

show abstract

Optimization, Modeling and Implementation of Plant Water Consumption Control Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network in a Hybrid Structure

Cited by 23 publications

References 37 publications

A Hybrid Artificial Neural Network—Particle Swarm Optimization Algorithm Model for the Determination of Target Displacements in Mid-Rise Regular Reinforced-Concrete Buildings

A Hybrid Artificial Neural Network—Particle Swarm Optimization Algorithm Model for the Determination of Target Displacements in Mid-Rise Regular Reinforced-Concrete Buildings

Music Teaching Innovation in Primary and Secondary Schools based on Genetic Algorithm and Artificial Neural Network

Algori̇tmi̇k Kontrol Esasli Tarimsal Sulamada Enerji̇ Ve Su Opti̇mi̇zasyonu

Contact Info

Product

Resources

About