Geri Dön

Su kalitesi parametrelerinin yapay zekâ yöntemleri ile değerlendirilmesi

Evaluation of water quality parameters by using artificial intelligence methods

  1. Tez No: 360613
  2. Yazar: MURAT AY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR KİŞİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Su ortamları; kimyasal, fiziksel ve biyolojik bileşenler içermekte olup genellikle karmaşık ve doğrusal olmayan sistemler olarak tanımlanabilirler. Bu sistem içinde yer alan, su kalitesi ve debi parametrelerinin modellenmesi, herhangi bir su ortamı için önemli bir aşamadır. Su parametrelerini modellemek için kullanılan klasik denklemlerin yanı sıra, yapay zekâ tekniklerinin bu konudaki etkisi son zamanlarda ulusal ve uluslararası birçok çalışmada araştırılmaktadır. Bu çalışmada, çok katmanlı yapay sinir ağı, radyal tabanlı yapay sinir ağı, uyarlamalı bulanık-sinir ağı çıkarım sistemi, k-ortalamalar ve c-ortalamalar kümeleme yöntemleri su kalitesi parametrelerinin modellenmesinde kullanılmıştır. Bu tez kapsamında, k-ortalamalar ve çok katmanlı yapay sinir ağı yöntemleri ile c-ortalamalar ve uyarlamalı bulanık-sinir ağı çıkarım sistemi yöntemleri bir analiz yöntemi olarak ayrı ayrı birbirleriyle bütünleştirilmiştir. Bu metotlar kullanılarak farklı akarsularda ölçülen su kalitesi parametrelerinden çözünmüş oksijen, kimyasal oksijen ihtiyacı ve toplam tuz konsantrasyonu değişkenleri modellenmiştir. Ayrıca modellemelerin sonuçları klasik istatistikî yöntemlerden olan çoklu lineer regresyon ve otoregresif hareketli ortalamalar yöntemleriyle de karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak sunulan bu tez çalışmasında, yapay zekâ tekniklerinin su kalitesi parametrelerinin modellenmesinde başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca bütünleştirilmiş modellerin de diğer modellerin tahmin performanslarından genellikle daha iyi olduğu bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Water circumstances include in chemical, physical and biological components, and can be generally described as a complex and a nonlinear system. Modeling of water quality and streamflow parameters in this system is an important step for any water circumstance. In addition to the classical equations used in order to model water parameters, influence of artificial intelligence techniques have been investigated in several national and international studies until now. In this study, multi-layer perceptron, radial basis neural network, adaptive neuro-fuzzy inference system, k-means and c-means clustering techniques were used for modeling of water quality parameters. In this thesis concept, k-means with multi-layer perceptron, and fuzzy c-means with adaptive neuro-fuzzy inference system, as two analysis methods, were individually integrated with each other. Water quality parameters including dissolved oxygen, chemical oxygen demand, and total salt concentration measured in different rivers were modeled by using these methods. The results of these methods were also compared with conventional statistical methods as called multiple linear regression and auto-regressive moving average. Consequently, it was found that the artificial intelligence techniques could be successfully used in modeling of water quality parameters in this thesis. Moreover, estimation performances of the integrated models were generally found to be better than the other models.

Benzer Tezler

  1. Sakarya havzasına ait su kalitesi parametrelerinin yapay zekâ yöntemleri ile modellenmesi

    Modeling the water quality parameters of Sakarya basin with artificial intelligence methods

    YUSUF ÖZEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU

  2. Büyük Menderes Havzası su kalite parametrelerinin incelenmesi ve yapay zekâ yöntemleri ile modellenmesi

    Analizing the water quality parameters in the Büyük Menderes Basin and modeling by artificial intelligence methods

    FARID HASSANBAKI GARABAGHI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Çevre MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA BENZER

  3. Dağıtım şebekesinde kısa dönem yük tahmini

    Short-term load forecasting in distribution network

    MERT SAÇLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY

  4. 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

  5. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ