Bu çalışmada, bir laboratuar kurutucusunda vişnenin kuruma süresinin belirli bir anındaki nem içeriğini belirlemek ama-cıyla Newton, Page, Geliştirilmiş Page, Henderson ve Papis, logaritmik, iki terimli, iki terimli ve eksponansiyel, Wang ve Sing, Thompson, difüzyon yaklaşımı, geliştirilmiş Henderson ve Papis, Verma ve ark. ve Midilli ve ark. modelleri birbirleri ile karşı-laştırılmıştır. Kuruma olayını en iyi açıklayan modelde bulunan katsayılara, kurutma havası sıcaklığı ve hızındaki değişimin etkileri çoklu regresyon yöntemiyle incelenmiştir. Tahminin standart hatası (RMSE) ve khi-kare (2) değerleri kullanılarak en uygun model saptanmış ve ayrıca modelin modelleme yeterliliği de (EF) belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Midilli ve ark. modelinin vişnenin kuruma davranışını diğerlerinden daha iyi açıkladığı saptanmıştır.. En küçük istatistiksel değerler Midilli ve ark. modeli ile farklı çalışma koşullarına ait özel a, k, n ve b katsayıları ile elde edilmiştir. Modelleme yeterliliği de 0.9970 ile 0.9994 arasında değişmiştir. Ayrıca, Fick’in II. Yasasının çözümünden her bir sıcaklık için difüzyon katsayısı ve aktivasyon enerjisi hesaplanmıştır. Artan sıcaklık ile hem difüzyon katsayısının hem de aktivasyon enerjisinin arttığı görülmüş-tür.

In this study, a laboratory dryer is used for sour cherry drying process and moisture content at any drying time were com-pared by Newton, Page, Modified Page, Henderson and Pabis, Logaritmic, two-term, two-term exponential, Wang and Singh, Thompson, difusion approximation, Modified Henderson and Pabis, Verma et al., Midilli et al. models. The effect of drying air temperature and velocity on the coefficients of the best suited model were determined by multiple regression method. Root mean square error (RMSE) and khi squre (2) were used for the determination of the best suitable drying model. In addition to these statistical parameter, the modeling efficiency was also investigated. According to the results, Midilli et al. model is superior to the others for explaning drying behaviour of sour cherry. The lowest RMSE ad 2 values obtained at specific a, k,n and b coef-ficients according to the working conditions. Modeling efficiency (EF) changed between 0.99994 and 0.99972. According to analysis of Ficks’ Second Rule, for every a temperature value was calculated diffusion coefficient. With the increasing of tem-perature was determined to increase both diffusion coefficient and activation Energy