Tahminleme tekstilin farklı alanlarında kullanılan bir yöntemdir. Farklı tahminleme teknikleri, tekstilde farklı çıktılar bilimsel yayınlar kapsamında tahmin edilmiştir. Bunların başında iplik sektör gelmektedir. Literatür incelendiğinde, iplik alanında yapılan çalışmaların hammadde özelliklerinden yola çıkarak ipliğin kalite özelliklerini tahminden ibaret olduğu tespit edilmiştir.
Çalışma kapsamında elyaf özelliklerinin yanın&, iplik tipi ve iplik makinesinin de girdi olduğu bir tahmin modeli oluşturulmaya çalışılmıştır. Tahminleme modeli için yapay sinir ağı tekniği kullanılmıştır. Proje kapsamında KIPAŞ Tahlil R2 işletmesinden alınan reel veriler kullanılmıştır. Ring ipliği yerler üzerinden girdi setleri oluşturulmuştur. Seçilen girdi setleri lifin HV1 ve AFlS özellikleri, iplik eğirme parametreleri, iplik cinsi ve ipliğin eğrildiği makineden oluşturulmuştur. Çalışmanın özgün yönünü eğirmenin yapıldığı makinenin ve iplik tipinin değişen olması oluşturmaktadır.
Çalışma kapsamında ayrıca en verimli ağın elde edilmesi için ağ optimizasyonu yoluna gidilmiştir. Ağ kurulmasında kullanılan öğrenme algoritması ve gizli katmanlarda kullanılan nöron sayısı optimizasyonda değişken olarak kabul edilmiştir.
Çatışmada çıktı olarak iplik test değerlerinden olan USTER ve Tensorapid değerleri kabul edilmiştir.
Tahmin modelleri ENCOG programı kullanılarak yazılmıştır. Kurulan modeller hem test verileri ile hem de rastgele üretilen kontrol verileri ile sınanmıştır. Değerlendirme iplik tipi ve numaraya bağlı olarak geliştirilen bir tolerans sistemine göre gerçekleştirilmiştir.
Sonuçlar incelendiğinde, ağ kapısının model başarısı üzerinde etkisi olduğu ve iplik kalite parametrelerinin, iplik kalite özelliklerinin tahminin de etkili olduğu belirlenmiştir
