Türkiye'nin su ihtiyacının yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile tespiti
The identification of future water need through artificial neural networks and fuzzy logic methods in Turkey
- Tez No: 405478
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Kamu Yönetimi, Business Administration, Public Administration
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Su kullanımı, Su talebi, Türkiye İstatistik Kurumu, Yapay sinir ağları, İhtiyaçlar, Fuzzy logic, Water, Water use, Water demond, Turkish Statistical Institute, Artificial neural networks, Needs
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde Türkiye'nin gelecekteki su ihtiyacı bulanık yapay sinir ağı metodu kullanılarak tahmini olarak elde edilmiştir. Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) alınan veriler bulanık yapay sinir ağı metodunda kullanılmak üzere (0-1) aralığına sıkıştırılmıştır, daha sonra bu verilerin %80 i kullanılarak yapay sinir ağlarının veriler arasındaki ilişkiyi öğrenmesi sağlanmıştır. Yapay sinir ağları öğrenmeyi gerçekleştirdikten sonra geriye kalan %20 oranındaki veri ile yapay sinir ağlarının öğrenmeyi ne kadar iyi gerçekleştirdiği test edilmiştir. İstenilen başarılı öğrenme oranı yakalandıktan sonra gelecek yıldaki olması muhtemel veriler üzerinden Türkiye'nin su ihtiyacının bir analizi elde edilmiştir. Son olarak elde edilen sonuçlar tablo ve grafikler halinde verilip Türkiye'nin su ihtiyacının yıllara göre değişimi irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the future water need of Turkey is estimated through the methods of Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic. The data taken from Turkish statistics. Institution is established in (0-1) interval using fuzzy artificial neural network. Later, using 80 percent of the data. It is made for artificial neural network to learn relationship between data. After realizing this with the rest of 20 percent of the data level of learning realized by artificial neural network is tested. The desired level is caught. Then the water need of Turkey in following year is analyzed using data obtained. As a last step, the results are given in tables, graphs and the changes in water need of Turkey are analyzed according to years.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ ve dindarlık: Din psikolojisi çalışmalarına yöntemsel bir yaklaşım
Artificial intelligence and religiosity: A methodological approach to psychology of religion studies
MURAT ÇİNİCİ
Doktora
Türkçe
2023
DinAtatürk ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED KIZILGEÇİT
- Bulanık su altı görüntülerinde derin öğrenme tabanlı balık tespiti
Deep learning based fish detection in turbid underwater images
TANSEL AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- 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
- Çok doymamış yağ asitleri bakımından zengin alg ilave edilen yemlerin levrek (Dicentrarchus albrax L., 1758)'de büyüme performansı ve vücut komposizyonuna etkisi
Effects of pufa (Polyunsaturated fatty acids) enriched algae added diets on growth and body composition of sea bass (Dicentrarchus labrax L., 1758)
KAMİL MERT ERYALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Su Ürünleriİstanbul ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL ŞENER
- Hodrick-Prescott filtreleme ve yapay sinir ağları yöntemiyle uzun dönem su tüketimi tahmini: Türkiye üzerine uygulama
Long-term water consumption forecasting using Hodrick-Prescott filtering and artificial neural network: On Turkiye application
ÖMER FARUK BAYARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeHacettepe Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KOYUNCU