Yeşilırmak havzası su kalitesi parametrelerinin yapay zeka teknikleriyle modellenmesi
Modeling water quality parameters of Yesilirmak basin by using artificial intelligence methods
- Tez No: 493562
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: su kalitesi, yapay zekâ, çözünmüş oksijen, water quality, artificial intelligence, dissolved oxygen
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Doğrusal olmayan su kalitesi parametrelerinin modellenmesi için matematiksel denklemlerin yanı sıra yapay zekâ tekniklerinin kullanılması da ulusal ve uluslararası birçok çalışmada mevcuttur. Bu çalışmada çok katmanlı yapay sinir ağı (ÇKYSA) ve uyarlamalı bulanık sinir ağı çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Yeşilırmak Havzasında yer alan yirmi farklı gözlem istasyonuna ait 1995 – 2015 yılları arasındaki yirmi yıllık şubat, nisan, haziran, ağustos ve kasım aylarındaki ölçülmüş su kalitesi verileri ile çözünmüş oksijen konsantrasyonunun modellemesi yapılmıştır. Devlet Su İşleri'nden alınan modelleme verileri sıcaklık (T), elektriksel iletkenlik (Eİ), bulanıklık (TH), çözünmüş katı madde miktarı (TDS), pH, aylar ve çözünmüş oksijen (ÇO) değişkenleridir. Her iki yöntemle bir değişkenden beş değişkene kadar pek çok kombinasyon ile denemeler yapılmıştır. ANFIS metodu ile yapılan analizler sonucunda en iyi model T-Eİ-TH-Aylar bağımsız değişkenlerinde ÇKYSA metodu ile yapılan analizler sonucunda ise en iyi model T-Eİ-Aylar bağımsız değişkenlerinde ortaya çıkmıştır. ANFIS ve ÇKYSA metotlarıyla ÇO konsantrasyonu tahmini için determinasyon katsayılarının 0.7' den küçük olması istenen düzeyde bir tahmin yapılamadığını göstermektedir Her iki metotla elde edilen analiz sonuçlarına göre birbirine çok yakın değerler elde edilmiş olup ANFIS ve ÇKYSA metotlarının birbirlerine karşı üstünlüklerinin olmadığı gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Along with mathematical schemes, usage of artificial intelligence techniques for modeling non-linear water quality parameters is also a widespread application both in national and international studies. In this study, a multilayer artificial neural network approach and an adaptive fuzzy artificial neural network extraction system are used for this purpose. Monthly data of relevant variables for the months of February, April, June, August, and November at 20 gaging stations on the Yeşilırmak Basin over the 20-year period of 1995 - 2005 have been obtained from the General Directorate of State Water Works. The objective has been to estimate the dissolved oxygen concentration as a function of temperature, electrical conductivity, turbidity, amount of dissolved solids, pH, calendar month, and dissolved oxygen. Various combinations from one to five potential explanatory variables have been tried. The best combination of explanatory variables with the first model turns out to be temperature, electrical conductivity, turbidity, and months, while the most significant combination becomes temperature, electrical conductivity, turbidity, and pH with the second model. The determination coefficients of both models are about 0.7, meaning both models have been able to define the dissolved oxygen concentration with moderate accuracy. The estimation powers of both models have turned out to be close to each other and none has become superior to the other.
Benzer Tezler
- Suat Uğurlu Baraj Gölü'nün (Samsun) su kalitesi ve trofik seviyesinin araştırılması
Investigation of water quality and trophic level ofSuat Uğurlu Dam Lake (Samsun)
TÜRKAN GÜRBÜZTÜRK ORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyolojiOrdu ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEYHAN TAŞ
- Identification of specific pollutants in Yesilirmak River Basin by using COMMPS and NORMAN prioritization methods
COMMPS ve NORMAN önceliklendirme yöntemleri kullanılarak Yeşilırmak Havzası belirli(spesifik) kirleticilerinin belirlenmesi
EMRE ERCİYAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ YETİŞ
- Yeşilırmak havzasındaki durgun su kütlelerinin özümleme kapasitelerinin belirlenmesi
Determination of assimilative capacities of stagnant water bodies of Yesilirmak basin
RUKEN ZİLAN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE GÜREL
- Development of water quality management model for Yeşilırmak basın
Yeşilırmak havzası için geliştirilmiş bir su kalitesi yönetim modeli
MEHMET ALİ ÖZMENEK
Doktora
İngilizce
1996
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA SİBER ULUATAM
- Development of a methodology for identification and control of the chemicals of the greatest concern: Yesilirmak River Basin case study
Öne çıkan kimyasalların belirlenmesi ve kontrolüne ilişkin metodoloji geliştirilmesi: Yeşilırmak Havzası örneği
ELİF KÜÇÜK
Doktora
İngilizce
2018
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ YETİŞ