Geri Dön

Arı algoritması'nın yapay sinir ağı öğrenmesi için kullanımı ve atıksu arıtma tesis kontolü uygulaması

Using the bees algorithm for artificial neural networks training and the contol application of wastewater treatment plant

  1. Tez No: 216250
  2. Yazar: MUHARREM DÜĞENCİ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ERCAN ÖZTEMEL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 175

Özet

Bu tezin çerçevesi her geçen gün artan çevre sorunları içerisinde yer alan atıksu arıtıma problemine yine aynı oranda artan bir ivme ile hayatımıza giren yapay zeka teknolojilerine dayalı çözüm arayışı olarak çizebiliriz. Birinci bölümdeki genel bir girişi takiben atıksu tanımı ve özellikleri ile çevre koruma ve atıksu bertarafı ilgili mevzuatlar, atıksu arıtma yöntemleri, atıksu arıtma tesisleri ve uygulama çalışmasının yapıldığı Karaman atıksu arıtma tesisinin tanıtımına yer verilmiştir. Tezin ilerleyen bölümlerinde Yapay Sinir Ağı (YSA), Genetik Algoritma (GA) ve Arı Algoritmaları (AA) gözden geçirilmiştir. Kirlilik ölçme işlemlerinin uzun süreçler alması, maliyet, zaman zaman bunların sonuçlarının acil değerlendirilmek durumunda kalınması gibi sebeplerden dolayı giriş parametrelerine göre çıkış değerlerini hızlı bir şekilde tahmin eden bir sistem gereksinimi bu çalışmanın başlangıcı için ana sebep olmuştur. Bunun yanında, atıksu arıtma tesislerinde yaşanan temel problemlerden olan kısa süreli gelen ve ölçümlere yansımayan anlık aşırı kirlik yüküdür. Tesis kontrol parametrelerinin testleri yapıldığında çıkan sonuçlar ile geçmiş veriler ışığında yapılacak tahmin verilerinin karşılaştırılarak aşırı sapma durumunda anlık aşırı kirlilik yükünün tespiti ve gerekli önlemlerin alınması mümkün olması da bu çalışmaya ivme kazandıran diğer bir unsur olmuştur. Uygulama bölümünde Kaliforniya Irvine Üniversitesi Makine Öğrenmesi kütüphanesinde yer alan atıksu veri tabanı ile Adapazarı Büyükşehir Belediyesine bağlı ADASU Karaman atıksu arıtma tesisi verileri kullanılarak, Yapay Sinir Ağı modelinin eğitimleri klasik geri yayılım metodu, genetik algoritma ve arı algoritması ile sağlanmış ve test sonuçları alınmıştır. Son olarak arı algoritmasının yapay sinir ağı eğitiminde başarılı bir şekilde uygulanması ve elde edilen model ile atıksu arıtma tesis kontrolünde faydalanılmasının mümkün olabileceği ortaya konmuştur. Ayrıca arı algoritması ile yapılabilecek muhtemel yeni çalışmalar da bu çerçevede değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The framework of this study may be drawn as, finding a solution for the ever increasing environmental problem of wastewater treatment by using artificial intelligence approach. After a general introduction in the first section, the description and aspects of wastewaters, environmental protection and laws regulating the treatment of wastewaters summarized. Karaman wastewater treatment plant have been introduced. In the advancing sections a general overview of Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms and bees Algorithm have been done. The main purpose of starting this study is requirement of a system that predicts output values according to input parameters due to some reasons like pollution measurement process? long duration time, cost and sometimes urgency of evaluating the process outcomes. Furthermore one of the main problems in wastewater treatment plants is instant excessive pollution which reachs up in short period and can?t be seen in measurements. Another subject of this study is instant extra pollution determination and possiblity of taking precaution in extreme bias situation by matching the result of plant control tests and prediction datas based on past datas In the application section, wastewater databases of University of California Irvine and ADASU Karaman wastewater treatment plant of Adapazarı Great Municipality have been used to train neural network back propogation model. They are also used in genetic algorithm and bees algorithm and the test results were obtained. Finaly, the succesful application of the bees algorithm in the training of the artificial neural network have been done. Also, it has also been shown that, the acquired model can succesfuly be used in the control of wastewater treatmen plant. The possible, further search which may be done by employing the bees algorithm have been evaluated within this context

Benzer Tezler

  1. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  3. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  4. Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi

    Feature selection using artificial bee colony algorithm

    ZEHRA KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABALIK

  5. Yapay sinir ağlarının girdap arama algoritmasıyla eğitilmesi

    Training artificial neural networks with vortex search algorithm

    ZAINAB ABDULLAH JALIL JALIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAHİR SAĞ