Yapay sinir ağları yöntemiyle Diyarbakır ili kent merkezi içme suyu talep tahmini uygulaması
Diyabakir city urban water demand forecasting with artificial neural networks method
- Tez No: 380772
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Talep Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Su Talebi, Su Planlaması, Diyarbakır, İçme suyu, Demand Forecast, Artificial Neural Net work, Water Demand, Water Planning, Diyarbakır, Water demond, Demand estimation, Artificial neural networks, Drinking water
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yaşadığımız çağda artan dünya nüfusu, su kaynaklarının kirletilmesi, küresel ısınma vb. birçok nedenden dolayı yerleşim merkezlerinde sıklıkla su sıkıntısı görülmeye başlamıştır. Böylelikle suyun ekonomik ve verimli tüketimi oldukça önemli bir hale gelmiştir. Bunun için de su talebinin bilinmesi ve yönetilebilir duruma getirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle Diyarbakır ili kent merkezi içme suyu tüketimine dair 2014 yılı için dokuz aylık talep tahmini yapılmıştır. Çalışmada, öncelikle Diyarbakır ilinin su talebi (tüketimi) ve talebi etkileyen unsurlarla ilgili veriler toplanarak analiz edilmiş, ardından bu etkenlere göre YSA modeli oluşturulmuş ve modelin eğitimi ve testi yapılmıştır. Sonrasında, model ile aylık dilimler bazında dokuz aylık talep tahmini ve bu tahminlerin performans testleri yapılmıştır. Son olarak ise YSA ile zaman serisine dayalı yöntemlerden elde edilen tahminler karşılaştırılmıştır. YSA yöntemiyle talep tahmini çalışması sonucunda, Diyarbakır ilinde su talebi üzerinde %34,5 ile su fiyatının, %24,7 ile abone başına düşen fatura miktarının, %16,7 ile nüfus artışının, %18,9 ile sıcaklığın, %3,9 ile nemin ve %1,3 ile yağış miktarı etkili olduğu elde edilmiştir. YSA tahmin modelinin performansı ise, verimlilik katsayısı %92,4 korelasyon katsayısı %96,1 ve determinasyon katsayısı %92,4 olarak ölçülmüştür. Ayrıca, modelin ürettiği tahminler ile gerçek değerler karşılaştırıldığında MSE, RMSE ve MAPE değerlerinin oldukça düşük olduğu ve dolayısıyla elde edilen modelin çok küçük oranda hatalı sonuçlar ürettiği, tahmin tutarlılığının ve isabet gücünün oldukça yüksek olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışma sonunda, YSA ile zaman serisine dayalı yöntemlerden Winters Üstel Düzeltme ve ARIMA'dan elde edilen tahminlerin performansı karşılaştırılmış, YSA'nın tüm performans ölçütlerinde en iyi sonuçları ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In our era, water shortage in settlements has begun to happen more frequently due to many reasons; like increase in world population, pollution of water resources, global warming and so on. Therefore, economical and efficient consumption of water has become a very important issue. For this reason, water demand has to be known and needs to be brought into a manageable situation. In this study, we made a demand forecast on the consumption of drinking water in Diyarbakır City centre for the first nine months of 2014 by using Artificial Neural Networks (ANN) method. In the study, we began with the collection and analysis of data on Diyarbakir city's water demand (consumption) and on factors affecting it. After that, the ANN model was created basing on these factors and, training and testing on model were carried out. Then, by using the model, demand forecast for nine months in monthly intervals and performance tests of these forecasts have been made in succession. Finally, the estimates that were obtained from the methods relying on time series have been compared with those we obtained from ANN method. As a result of water demand study by ANN method, it has been concluded that the factors effecting Diyarbakir water demand and their effects in percentage, are as follows: 34.5 % water price, 24.7% invoice amount per subscriber, 16.7% population growth, 18.9% temperature, 3.9% humidity and, 1.3% precipitation. Regarding to the performance of ANN prediction model, the efficiency coefficient has been measured as 92.4%, correlation coefficient as 96.1% and determination coefficient as 92.4%. Furthermore, comparing estimates produced by the model with actual values it has been concluded that MSE, RMSE and MAPE values are relatively low and the model produces very small inaccurate results, therefore consistency of forecast and power of accuracy is quite high. At the end of the study, the performance of estimates that are derived from ANN has been compared with those derived from methods (ARIMA and Winters Exponential Smoothing) basing on time series and it has been observed that ANN produces the best results in all performance criteria.
Benzer Tezler
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM