Bu makalede, adaptif metodlarla yapay zeka metodlarının sistem kimkillendirmedeki performansları karşılaştırılmıştır. En küçük kafes kareler (LSL), çift kafes (DL), affine projeksiyon algoritma (APA), en küçük ortalama kareler (LMS), normalize edilmiş LMS and rekursif en küçük kareler (RLS) klasik metodlar iken yapay sinir ağları (ANNs) ve tabu araştırma algoritması (TSA) ise bu çalışmada karşılaştırılan yapay zeka teknikleridir. Bu çalışmada, LSL, DL, LMS, RLS, NLMS, APA, TSA ve ANN algoritmaları iki AR sistem modelli üzerinde test edilmiştir. Burada test için 4 ve 6. dereceden sistemler kullanılmıştır. Genel olarak, adaptif metodların linear sistem modellemede daha başarılı olduğu anlaşılmıştır

This paper presents a comparison for system identification between adaptive methods and artificial intelligent (AI) techniques. The adaptive methods are Least Squares lattice (LSL), Double Lattice (DL), Affine Projection Algorithm (APA), Least Mean Squares (LMS), Normalised LMS and Recursive Least Squares (RLS). The intelligent techniques are artificial neural networks (ANNs) and Tabu Search Algorithm (TSA). In this study, the performance of the methods (LSL, DL, LMS, RLS, NLMS, APA, TSA, ANNs) are tested on linear system identification with AR models. The fourth and sixth order test systems were selected. The adaptive methods were found successful in comparision with the AI techniques in system identification