Geri Dön

Su kaynaklarında yapay sinir ağları ile performans analizi

Performance analysis at water resources by artificial neural networks

  1. Tez No: 256163
  2. Yazar: OSMAN AKKOÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALİ YURDUSEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELMAN AYDIN

  2. 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

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiAksaray Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ HINIS

  3. 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

    İngilizce

    2021

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN

  4. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DR. TANKUT AKGÜL

  5. Bir havza sisteminin matematiksel modellenmesi

    Mathematical modelling of a basin system

    ÖMER GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEREF NACİ ENGİN