Page 44 - 01

42 M. OZDEMİR, A. ERGİN

y j  f  n  (j=1,2,...L) (4)
 
whoiji  X  c j

k 1

(3) ve (4) ifadeleri matris formunda yazılmak istenirse:

  I 
W2T   
Y  f    f  W1   I     (5)
   X    
   

(5) ifadesinde I, 1x1 boyutunda birim matristir, W1 ve W2 ise ağırlık matrisleridir.

Geliştirilen bir YSA modelinde katmanlardaki nöron sayıları genellikle deneme yanılma
yöntemleri ile belirlenmektedir, aynı şekilde transfer fonksiyonlarının seçimi de deneme
yanılma yöntemiyle belirlenebilir. Burada dikkat edilmesi gereken nokta ise nöron sayısı
gerekenden az olursa model iyi eğitilmemiş olacak ve geliştirilen yaklaşım doğru sonuçlar
vermeyecektir. Çok fazla nöron seçilmesi durumunda ise hem hesaplama maliyetinde artış
olacak hem de fazla-eğitilmiş model, kullanılan veri kümesinde iyi sonuç verse de farklı
verilerle simülasyon yapıldığında doğru sonuç vermeyecektir. Transfer fonksiyonunun
seçilmesinde ise çıkış katmanında lineer fonksiyonun seçilmesi çoğunlukla iyi sonuç

vermektedir. Gizli katmanda ise genel olarak tanjant hiperbolik veya sigmoid fonksiyon
seçilebilir.
Bu çalışma da geliştirilen her iki ağ için de gizli katmanda sigmoid fonksiyonu, çıkış
katmanında ise lineer fonksiyon seçilmiştir. Sigmoid fonksiyon (6) ifadesinde verilmiştir, ve
sadece 0-1 aralığında değer alır.

f ( x)  1 1 x (6)
 e

Şekil 13. YSA akış diyagramı.

Burada her iki model için aynı akış diyagramı görülmektedir, ancak her iki model için ağırlık
çarpan matrisleri ve sabit metrisleri farklıdır. Matrisler yer kısıtlaması sebebiyle burada
verilmeyecektir.
Geliştirilen YSA modelinde giriş verileri panel boyutları ve malzeme özellikleridir. Poisson
oranı sabit kabul edilmiş, belirsizlik analizine dahil edilmemiştir. Başlangıç deformasyonu
büyüklüğü doğrudan panel boyuna bağlı olarak tanımlandığından ayrıca giriş parametresi olarak
tanımlanmamıştır.
Çıkış verisi ise panel nihai yük taşıma kapasitesinin akma gerilmesi ile normalize edilmiş
halidir.

GiDB|DERGi Sayı 1, 2015