Geri Dön

Yapay sinir ağları ile İznik Gölü ağır metal parametrelerinin değerlendirilmesi

Evaluation of heavy metal parameters of Lake İznik by artificial neural networks

  1. Tez No: 752542
  2. Yazar: DENİZ KASAPOĞULLARI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KIRIL MERT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Bu çalışma da 2015-2021 yılları için İznik Gölü'ndeki 4 giriş Karasu, Kırandere, Olukdere, Sölöz ve 1 çıkış noktası olmak üzere Karsak Deresi'nden su kalite parametre ölçümleri alınmıştır. pH, iletkenlik, sıcaklık, biyolojik oksijen ihtiyacı, kimyasal oksijen ihtiyacı, çözünmüş oksijen ve renk içeren fizikokimyasal parametrelerin ağır metaller Sn, As, Fe, Mn, Cu, Pb, Sb, Al, B, Cr, Cd, Ni, Zn, Se, Ag üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ağır metalleri tahmin etmek için çeşitli denemeler yapılarak model çalışmaları için bir yapay sinir ağı (YSA) kullanılmıştır. Model olarak, IBM SPSS istatistik 23 yazılımı kullanılmıştır. Ağır metal değerlerinin performans değerlendirmesinde hata miktarını değerlendirmek için hata kareleri toplamı (SSE) ve belirleme katsayısı (R2) kullanılmıştır. Sonuçlar, belirleme katsayısının çoğunlukla 1'e yakın olduğunu göstermiştir ve YSA analizi, ağır metal parametrelerinin kirlilik tahmininin gerçekleşebileceğini göstermiştir. Böylece, YSA modelinin göldeki ağır metal kirliliğini tanımlamak için etkin bir şekilde kullanılabilecek bir tahmin aracı olduğu görülmüştür

Özet (Çeviri)

In this study, water quality parameter measurements were taken 4 starting point from İznik lake which are Karasu, Kırandere, Olukdere, Sölöz and 1 outpoint which is Karsak Stream in the 2015 to 2021. The effects on heavy metals Sn, As, Fe, Mn, Cu, Pb, Sb, Al, B, Cr, Cd, Ni, Zn, Se, Ag on pH, conductivity, temperature, biological oxygen need, chemical oxygen need, dissolved oxygen and colorful physcochemical parameters. Various attempts were made to predict heavy metals and an artificial neural network (ANN) was used for model studies. IBM SPSS statistical 23 software was used as the model. The sum of squares of error (SSE) and coefficient of determination (R2) were used to evaluate the amount of error in the performance evaluation of heavy metal values. The results showed that the coefficient of determination was mostly close to 1 and the ANN analysis showed that the pollution estimation of heavy metal parameters could be realized. Thus, it has been seen that the ANN model is an estimation tool that can be used effectively to describe heavy metal pollution in the lake

Benzer Tezler

  1. İznik Gölü su kalite parametrelerinin yapay sinir ağları yöntemi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of İznik Lake water quality parameters by artificial neural networks method summary

    EDANUR KAYA ÖZEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KIRIL MERT

  2. İznik gölü balıkçılarının sosyo-ekonomik yapısının incelenmesi

    Investigation of the socio-economic structure of Iznik lake fisherman

    İSHAK TUNG

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Su ÜrünleriKocaeli Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMDİ AYDIN

  3. Using artificial neural networks to predict issuance durations of occupancy permit applications

    Yapı kullanma izni başvurularında izin alım sürelerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi

    SETENAY KONTBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN

    YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZEYNEP DOĞAN

  4. Hematolojik hastalıkların teşhisinde yapay zeka tekniklerinin performans karşılaştırması

    Performance comparison of artificial intelligence techniques in the diagnosis of hematological diseases

    TUBA KARAGÜL YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

    DOÇ. DR. BİRGÜL ÖNEÇ

  5. Çevresel seslerin evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması

    Classification of environmental sounds with convolutional neural networks

    YALÇIN DİNÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mekatronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN İNİK