Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu yaklaşımla giriş değerleri olan yükteki, kayıp faktördeki ve enerji maliyetindeki yıllık büyümelerin değişmesi durumunda çıkış değerleri olan kesitin değişimi rahatlıkla bulunabilmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, yoğun şehir yerleşim bölgelerine ait üç fazlı yeraltı kablolu alçak gerilim fiderlerinin dizaynı için daha önce yapılan bir çalışmanın (Pekiner, 1993) yapay sinir ağları ile uygulamasıdır. Burada yapılan, mevcut verilerden hareketle yapay sinir ağları metodunu kullanarak giriş değerlerindeki değişmelerin, çıkış değerlerini ne şekilde etkileyeceğini belli bir eğitme sonucunda öğretme işlemidir. Bu yaklaşımla giriş değerleri olan yükteki, kayıp faktördeki ve enerji maliyetindeki yıllık büyümelerin değişmesi durumunda çıkış değerleri olan kesitin değişimi rahatlıkla bulunabilmektedir.
Abstract
This paper is an application of a previous paper (Pekiner, 1993) for the design of 3-phase underground cabled low voltage feeders belonged to the dense city location areas with artificial neural networks. In this study, it is a training operation resulted in an obvious test from moving available values by using artificial neural networks method, variations of input values how to effect to output values. With this approach, we can easily find output values which is variation of cross-section, in that stuation, loss factor of load which is being input values and variation of annually increasing in energy costs.