Yapay sinir ağları ile İznik Gölü ağır metal parametrelerinin değerlendirilmesi
Evaluation of heavy metal parameters of Lake İznik by artificial neural networks
- Tez No: 752542
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KIRIL MERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Çevre MühendisliğiSakarya ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KIRIL MERT
- İznik gölü balıkçılarının sosyo-ekonomik yapısının incelenmesi
Investigation of the socio-economic structure of Iznik lake fisherman
İSHAK TUNG
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Su ÜrünleriKocaeli ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMDİ AYDIN
- 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
2011
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN
YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZEYNEP DOĞAN
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
DOÇ. DR. BİRGÜL ÖNEÇ
- Çevresel seslerin evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of environmental sounds with convolutional neural networks
YALÇIN DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN İNİK