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
- Tez No: 216250
- Danışmanlar: PROF.DR. ERCAN ÖZTEMEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması
Human action recognition using deep learning
TAYYİP ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi
Feature selection using artificial bee colony algorithm
ZEHRA KIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BABALIK
- Yapay sinir ağlarının girdap arama algoritmasıyla eğitilmesi
Training artificial neural networks with vortex search algorithm
ZAINAB ABDULLAH JALIL JALIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAHİR SAĞ