Su kaynaklarında yapay sinir ağları ile performans analizi
Performance analysis at water resources by artificial neural networks
- Tez No: 256163
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALİ YURDUSEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Su kaynakları yönetimi günümüzde gerek küresel ısınma gerekse suyun bilinçsizce kullanılması sonucu ortaya çıkan su kaynaklarındaki nedeniyle çok daha önemli hale gelmiştir. Su kaynakları yönetiminin etkin bir şekilde yapılabilmesi doğal olarak bütün kurumların bu amaca yönelik bir organizasyon kurması ve bu organizasyonun doğru işleyip işlemediğinin gözlenmesine bağlıdır. Bu da performansa dayalı bir yönetim sisteminin kurulması ile mümkündür. Her kurum kendi içinde yapacağı performans denetimi ile kaynaklarını ne derecede etkin kullandığını ölçebileceği gibi; bu performans analizi benzer kurumlar arasında da bir üst kurum yada otorite tarafından yapılabilir.Benzer kurumlar arasında benzer ölçütler kullanılarak performans denetimi konusunda birçok teknik vardır. Bu çalışmada bu tekniklerden Regresyon analizi ve Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır. Şüphesiz ki bu metotların uygulanabilmesi için kurumlarda düzenli bir veri toplama ve depolama sisteminin varlığı gerekmektedir. Yeterli ve düzenli verilerin mevcut olması sebebiyle bu çalışma İngiltere de faaliyet gösteren su şirketleri özelinde yapılmıştır. Şirketlerin performansları işletme maliyetlerine göre değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Water Resources Management is becoming more important nowadays as we are facing a lack of water because of global warming and also inefficient usage of water supplies. To achieve an efficient water resources management, all associated institutions should be organized for this focus. They should observe if these organizations are functioning correctly, and should build a performance based management system. By this way, each institution could measure the efficiency of their resource usage, the same performance analysis among similar institutions could also made by a regulator.Several techniques have been developed to measure performance among similar institutions such as regressıon analysis and Artificial neural networks and data envelopment analysis. In this study, we have considered Regression analysis and ANN. The application of these methods needs a well organized data collection and storage system. The methods considered are applied to the water companies in England as the required data is available.
Benzer Tezler
- Atık sanayi yağları ve atık plastiklerden elde edilmiş yakıtın bir dizel motorunun farklı çalışma parametrelerindeki performans, emisyon ve yanma karakteristiklerinin deneysel analizi ve yapay sinir ağları yöntemi ile optimizasyonu
Experimental analysis of performance, emission and combustion characteristics of a diesel engine at different operating parameters of fuel obtained from waste industrial oils and waste plastics and optimisation with artificial neural network method
ABDULKERİM YILDIZ
Doktora
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiBatman ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELMAN AYDIN
- Apa Barajı havzasındaki hidrolojik parametrelerin makine öğrenmesi ile tahmini
Estimation of hydrological parameters in Apa Dam basin by means of machine learning
TÜRKER TUĞRUL
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiAksaray Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ HINIS
- Penetration rate optimization in heterogeneous formations with support vector machines method
Destek vektör makinesi yöntemi ile heterojen formasyonlarda ilerleme hızı optimizasyonu
KORHAN KOR
Doktora
İngilizce
2021
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Scene change detection with triplet loss network using self-supervised learning
Üçlü kayıp ağı ile kendi kendine denetimli öğrenme metodu kullanarak sahne geçişlerinin tespiti
BURAK NAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. TANKUT AKGÜL
- Bir havza sisteminin matematiksel modellenmesi
Mathematical modelling of a basin system
ÖMER GÜRSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEREF NACİ ENGİN