Santa Rosa Çeşidi Erik Meyvesi İçin Fiziksel Karakteristiklerine Göre Geliştirilen Kütle Modellerinin Değerlendirilmesi

Author:

ALTUNTAŞ Ebubekir1

Affiliation:

1. TOKAT GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Bu çalışmada, Santa Rosa erik meyvesinin geometrik özellikler, projeksiyon alanları ve hacim özelliklerine göre kütle modellemesi yapılmıştır. Kütle tahminine yönelik modellemede, geometrik boyutlar (1. Sınıflandırma), projeksiyon alanı (2. Sınıflandırma) ve hacim özellikleri (3. Sınıflandırma) dikkate alınmıştır. Geometrik boyutlar olarak; uzunluk (L), genişlik (W), kalınlık (T), geometrik ortalama çap (GÇ); projeksiyon alanlar olarak, birincil, ikincil ve üçüncül projeksiyon alanlar (BPA, IPA, UPA) ve kriter alan (KA) ile hacim karakteristikleri açısından da yassı küre hacim (oblate sferoid, VOBL) ve elipsiot küre hacim (elipsoid spheroid, VELP) olmak üzere göre kütle tahmin modelleri geliştirilmiştir. Kütle tahminine yönelik model olarak lineer regresyon modeli kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre maksimum belirtme katsayısı (R2), minimum regresyon standart hatası (RSE), ortalama bağıl sapma (MRD) ve minimum kök ortalama karesel hata (RMSE) değerleri dikkate alınarak kütle modellerinden önerilerde bulunulmuştur. Erik meyvesinde geometrik boyutlar, projeksiyon alanlar ve hacimler bazında kütle tahmininde geliştirilen modeller arasında maksimum belirtme katsayısı (R2), minimum regresyon standart hatası (RSE) ve minimum kök ortalama karesel hata (RMSE) değerlerini veren M=-23.240-1.244BPA+3.070IPA+3.218UPA (R2=0.959, RSE=1.462, MRD=1.939, RMSE=4.425) model önerilebilir. Kütle tahmini için önerilen modeller; erik meyvelerinin hasat sonrası sınıflama, temizleme ve boyutlandırmasına ilişkin makine ve sistemlerin tasarımına, projelenmesine ve geliştirilmesinde mühendislik verisi olarak kullanılabilir.

Publisher

Turk Tarim ve Doga Bilimleri Dergisi

Subject

Management Science and Operations Research,Mechanical Engineering,Energy Engineering and Power Technology

Reference29 articles.

1. Altuntaş, E. (2021). Japon elmasının fiziksel özelliklerine göre doğrusal regresyon modelleri ile kütle tahmini. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 10 (1), 153-161.

2. Altuntas, E. ve Mahawar, M.K. (2021). Mass prediction of cherry laurel genotypes based on physical attributes using linear regression models. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University, 38(1): 87-94.

3. Altuntaş, E., Öztürk, B. ve Saraçoğlu, O. (2020). Metil Jasmonat Uygulamaları ve Hasat Dönemlerinin Erik Meyvelerinin Fiziksel, Mekanik ve Kimyasal Özellikleri Üzerine Etkisi. Uluslararası Tarım ve Yaban Hayatı Bilimleri Dergisi (UTYHBD), 6(1): 75-83.

4. Berberoglu, E., Altuntas, E. ve Dulger, E. (2014). Development of adequate mathematical models to predict the mass of potato varieties from their some physical attributes. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University, 31(3): 1-9.

5. Boydas, M.G., Sayinci, B., Gozlekci, S., Oztürk, I. ve Ercisli, S. (2012). Basic physical properties of fruits in loquat (Eriobotrya Japonica (Thunb. Lindl.) cultivars and genotypes determined by both classical method and digital image processing. African Journal of Agricultural Research, 7(29): 4171-4181.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3