• icon+90(533) 652 66 86
  • iconnwsa.akademi@hotmail.com
  • icon Fırat Akademi Samsun-Türkiye

Article Details

  • Article Code : NWSA-4-23
  • Article Type : Araştırma Makalesi
  • Publication Number : A0079
  • Page Number : 381-390
  • Doi : 10.12739/
  • Abstract Reading : 1130
  • Download : 145
  • Share :

  • PDF Download

Issue Details

  • Year : 2008
  • Volume : 3
  • Issue : 2
  • Number of Articles Published : 13
  • Published Date : 1.04.2008

Cover Download Context Page Download
Engineering Sciences

Serial Number : 1A
ISSN No. : 1308-7231
Release Interval (in a Year) : 4 Issues

BETONARME BİR BİNADA YILLIK ISI KAYBI VE ENERJİ İHTİYACININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BELİRLENMESİ

Ömer KELEŞOĞLU1

Bu çalışmada, üçüncü bölgedeki bir binada oluşan yıllık ısı kaybı ve enerji ihtiyacı yapay sinir ağları kullanılarak tespit edilmiştir. Uygulamada binanın yüksekliği, eni, boyu ve yapı elemanlarında kullanılan yalıtım malzemesinin kalınlığı göz önüne alınmıştır. Ağ yapısı olarak geri yayılımlı yapay sinir ağı tercih edilmiş ve veriler normalize edilerek ağa sunulmuştur. Eğitim ve test seti için farklı değerler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, TS 825’deki sonuçlarla karşılaştırılmış ve yapay sinir ağlarının mühendislik sistemlerinin analizi için alternatif bir metot olabileceği belirtilmiştir.

Keywords
Yapay Sinir Ağları, Isı Kaybı, Enerji İhtiyacı, Ya,

DETERMINATION OF ANNUAL HEAT LOSS AND REQUIREMENT OF ENERGY IN A REİNFORCED CONCRETE BUILDING BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Ömer KELEŞOĞLU1

In this study, annual heat loss and requirement of energy in building in third region have been determined by artificial neural network. In application, height, width, length of building and thickness of insulation material used building components have been considered. A backpropagation neural network has been preferred and the normalized data have been presented to network. Different values have been used for the training and test data set. The result obtained from the output of network has been compared with the TS 825 result and the suitability of the results have been discussed and it was seen that the results were satisfactory enough.

Keywords
Artificial Neural Networks, Loss of Heat, Requirem,

Details
   

Authors

Ömer KELEŞOĞLU (1) (Corresponding Author)

Fırat Üniversitesi
okelesoglu@firat.edu.tr

Supporting Institution

:

Project Number

:

Thanks

:
References