img
Comparison between artificial neural networks and some mathematical models in leaf area estimation of Red Chief apple variety    
Yazarlar
Dr. Öğr. Üyesi Selma BOYACI
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
Hande Küçükönder
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Özet
Yaprak alan indeksi ekolojik ve fizyolojik çalışmalarda önemli bir değişkendir. Çalışmada, Red Chief elma çeşidinde yaprak alan tahmini ve yaprak parametrelerinin haftalık büyümesini açıklayan en uygun modelin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışmanın ilk kısmında ANN ve power fonksiyonuna (LA= AxB ) dayalı geliştirilen iki farklı model (Model-1 ve Model-2) aracılığıyla yaprak alanı modellenmekte, ikinci kısmında yaprak en, boy ve alan parametrelerinin her birinin haftalık büyümeleri Gompertz ve Lojistik fonksiyona göre analiz edilmektedir. Analiz sonuçlarına göre yaprak alan tahmininde ANN’nin (Eğitim: R2= 0.98, RMSE= 0.922, MAD= 0.614, MAPE= 4.22; Test: R2= 0.94, RMSE= 3.346, MAD= 1.889, MAPE= 4.88) Model-1 ve Model-2’den daha başarılı tahminlerde bulunduğu gözlemlenmiştir. Bunun yanında yaprak parametrelerinin tamamında haftalık büyümeyi en iyi açıklayan modelin Gompertz olduğu (En: R2= 0.98, RMSE= 0.154, MAD= 0.134, MAPE= 3.65, Boy: R 2= 0.98, RMSE= 0.180, MAD= 0.145, MAPE= 2.26 ve Yaprak alanı: R2= 0.99, RMSE= 0.73, MAD= 0.654, MAPE= 4.60) görülmüştür.
Anahtar Kelimeler
Makale Türü Özgün Makale
Makale Alt Türü Diğer hakemli uluslarası dergilerde yayımlanan tam makale
Dergi Adı Mediterranean Agricultural Sciences
Dergi ISSN 2528-9675
Dergi Tarandığı Indeksler CABI
Makale Dili İngilizce
Basım Tarihi 04-2020
Cilt No 33
Sayı 1
Sayfalar 15 / 20
Doi Numarası 10.29136/mediterranean.634614
Makale Linki https://dergipark.org.tr/tr/pub/mediterranean/issue/53501/634614