PREDICTIVE PERFORMANCE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION MODELSIN PREDICTING ADHESIVE BONDING STRENGTH OF WOOD
Yazarlar (4)
Prof. Dr. Selahattin BARDAK Sinop Üniversitesi, Türkiye
S. Tiryaki
Karadeniz Technical University, Türkiye
Karadeniz Technical University, Türkiye
T. Bardak
Bartin Üniversitesi, Türkiye
Bartin Üniversitesi, Türkiye
A. Aydin
Karadeniz Technical University, Türkiye
Karadeniz Technical University, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Strength of Materials (Q4) | ||
| Dergi ISSN | 0039-2316 Dergi Bilgileri (2016) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 11-2016 |
| Kabul Tarihi | – | Yayınlanma Tarihi | 01-11-2016 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 48 / 6 / 811–824 | DOI | 10.1007/s11223-017-9828-x |
| Makale Linki | https://link.springer.com/journal/11223 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Veri Madenciliği
|
||
| Özet |
| The purpose of this study was to develop artificial neural network (ANN) and multiple linear regression (MLR) models that are capable of predicting the bonding strength of wood based on moisture content, open assembly time and closed assembly time of the joints prior to pressing process. For this purpose, the experimental studies were conducted and... |
| Anahtar Kelimeler |
| artificial neural network | bonding strength | model comparison | multiple linear regression | prediction |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 29 |
| Scopus | 30 |
| Google Scholar | 40 |