Doğrusal bulanık regresyon modeli ile Türkiye'deki belediye atığı miktarının tahmini
Projection of municipal waste generation in Turkey with linear fuzzy regression model
- Tez No: 637842
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ARZUM BÜYÜKKEKLİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kamu Yönetimi, İşletme, Public Administration, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belediye atıkları, bulanık regresyon modeli, tahminleme, Municipal wastes, fuzzy regression model, projection
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Atık yönetimi hem Türkiye'de hem de dünyada son yirmi yılda önem kazanan bir konudur. Türkiye Avrupa Birliği'ne katılmak isteyen bir ülke olarak Birlik üye ülkeleri gibi yeterli atık yönetimi sistemine ulaşmak istemekte ve atık konusunda yasalarını uyumlaştırmaya çalışmaktadır. Atık yönetimi açısından atık miktarlarının tahmini önemlidir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'deki toplam belediye atığı miktarı ile sosyoekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin varlığını ortaya koymak ve Tanaka'nın doğrusal bulanık regresyon modelini kullanarak Türkiye'nin 2005 – 2020 yılları arasındaki belediye atığı miktarını tahmin etmektir. Uygulamayla, belediye atıklarının miktarının belli yıllar arasındaki tahmini ve hangi göstergelere bağlı olduğu ortaya konmaya çalışılmıştır. Çok sayıda gösterge içinden daha fazla etkili olabileceği düşünülen ve verisine ulaşılabilen nüfus artış hızı, kişi başına düşen GSYİH ve okur-yazarlık oranı bağımsız değişken olarak, Türkiye'deki toplam belediye atığı miktarı ise bağımlı değişken olarak modellemede kullanılmıştır. Kurulan tahmin modelinin gelecekteki atık miktarları hakkında öngörülerin geliştirilmesine ve atık geri kazanımı ve güvenli bertarafına yönelik yatırım ve planlamalara fayda sağlaması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Waste management in both Turkey and the World has been a matter of great importance in the last twenty years. Turkey as a country wishing to join the European Union wants to reach an adequate waste management system as the Union countries and seeks to adapt the law on waste to the European Union. Projection of waste generation is important for waste management. The aim of this study is to reveal the the relationship between municipal waste generation and socioeconomic indicators, and to estimate the amount of municipal waste generated in Turkey between 2005 and 2020 by using Tanaka's linear fuzzy regression model. With this study, it has been tried to reveal indicators which affect municipal waste generation and the projection of generation between certain years. Population growth rate, GDP per capita, literacy rate indicators which were thought to be more effective and easy to reach the data were used as independent varioable, the total amount of municipal waste in Turkey as dependent variable in the modeling. It is expected that the established prediction model will benefit the development of predictions about future waste amounts and investments and planning for waste recovery and safe disposal.
Benzer Tezler
- Bulanık doğrusal regresyon analizi
Fuzzy linear regression analysis
DUYGU İÇEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Bulanık doğrusal regresyon yöntemi ile talep tahmini : Medikal Asistans firmasında bir uygulama
Demand forecasting with fuzzy linear regression methodology : A case study at a Medical Assistance company
AIERXIATI AIKESHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERHAN ÇEBİ
- Extended water budget equation based on the fuzzy regression and implementation for lake Van
Bulanık regresyon ile su bütçesi denklemi geliştirilmesi ve Van Gölü üzerinde uygulanması
ECEM UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi
Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure
BEKİR TAŞTAN
Doktora
Türkçe
2021
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Edirne ilinin ayçiçeği üretim miktarının makine öğrenme yöntemleriyle tahmini
Estimation of sunflower production amount of Edirne province by machine learning methods
OLCAY EYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA BORAN