The effect of statistical normalization techniques on the performance of artificial neural network

İstatiksel normalizasyon tekniklerinin yapay sinir ağın performansına etkisi

Abstract

In recent years, artificial neural networks have been applied in many areas and it is one ofthe most commonly researched methods. Artificial Neural Network (ANN) techniques are effective for the complex and non-linear models. ANN research techniques are applied to variousfields such as classification, optimization, forecasting, recognition, modeling and learning. Thispaper introduces basic structure and working architecture of artificial neural networks. Weathertemperature has been estimated for Adana city with artificial neural networks for the applicationpart. The various statistical normalization techniques used with by combination of learning techniques. As a conclusion, it has been shown that artificial neural networks can be used successfullyto estimation future by using data normalization and learning techniques.

Özet

Son yıllarda, yapay sinir ağları pek çok alanda uygulanan ve üzerinde en çok araştırma yapılan yöntemlerden birisidir. Yapay sinir ağ teknikleri karmaşık ve doğrusal olmayan modellerdeetkilidir. YSA araştırmaları; sınıflandırma, optimizasyon, tahmin, şekil tanıma, modelleme veöğrenme gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada yapay sinir ağlarının genel yapısı veçalışma mimarisi tanıtılmıştır. Uygulama kısmında yapay sinir ağları ile Adana ili için hava sıcaklık tahmini yapılmıştır. Çeşitli istatiksel normalizasyon teknikleri öğrenme yöntemleri ile birliktekullanılmıştır. Sonuç olarak; yapay sinir ağlarının öğrenme ve veri normalizasyon teknikleri ilegeleceği tahmin etmede başarıyla kullanılabileceği ortaya konulmuştur.