Water potability classification with ensemble and deep learning algorithms
Topluluk ve derin öğrenme algoritmaları ile su kullanılabilirliği sınıflandırması
- Tez No: 805488
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Su, hayatın kaynağıdır. Bu nedenle su kalitesinin korunması, insan hayatı e diğer canlılar için son derece hayati bir önem taşımaktadır. Dünya nüfusunun artan etkinliği, su kalitesi sorunlarını da beraberinde getirmektedir. Dünya nüfusunun artan faaliyetinden kaynaklanan çevre kirliliği ve sürdürülebilir su kaynaklarının kötü yönetimi gibi sorunlar, suyun kullanılabilirliği sorunlarını arttırmıştır. Akademisyenler, su kalitesinin doğru bir şekilde öngörülebilmesi için en etkili makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) algoritmalarını belirlemek amacıyla su izleme yöntemlerini araştırmaktadırlar. Bu tezde, su kalitesinin içilebilir ve içilemez olarak sınıflandırılmasında topluluk ML ve DL algoritmalarının performans değerlendirmeleri sunulmaktadır. Çalışmada, Random Forest (RF), AdaBoost, Extremely-(Randomize)-Trees (ET), Gradient Boosting (GB), Hist Gradient Boosting (HGB), Torbalama (RF, DT ile) ve yığın sınıflandırıcı olmak üzere yedi topluluk algoritması incelenmiştir. Bu algortimalar arasında, en yüksek skoru 0,67 doğruluk ve 0,64 F skoru ile torbalama sınıflandırıcı modeli elde etmiştir. İki DL modeli, tekrarlayan sinir ağı (RNN) ve ileri beslemeli sinir ağı (FNN) incelenmiş, RNN, 0,1'den düşük hata oranıyla FNN'den daha iyi performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Water is the source of life. Maintaining the quality of the water is so vital to human life and the other living species. Problems such as environmental pollution, due to increased activity of the world's population and poor management of sustainable water resources increased water potability issues. Scholars have endeavored to identify the most effective machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms to enable precise prediction of water quality in monitoring efforts. This thesis presents the assessment of the performance of ensemble ML and DL algorithms in classifying water quality into potable and non-potable water. In the study, seven classification techniques, Random Forest (RF), AdaBoost, Extremely-(Randomized)-Trees (ET), Gradient Boosting (GB), Hist Gradient Boosting (HGB), Bagging (with RF, DT), and stacking classifier were investigated. The Bagging with DT classifier model with a 0.67 accuracy and 0.64 F-score achieved the highest score among ensemble algorithms. Two DL models, recurrent neural network (RNN), and feedforward neural network (FNN) were investigated. The RNN has outperformed the FNN with its error rate of less than 0.1
Benzer Tezler
- Rüzgâr enerjisi uygulamaları ve savonius rüzgar türbini
Wind energy applications and savonius wind turbine
MUSTAFA YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FETHİ HALICI
- İklim değişikliği senaryoları altında erozyon risklerinin rusle modeli ile tahmini ve küresel atmosferik salınımların yağış erozivitesine etkileri
Estimation of erosion risks under climate change scenarios using the rusle model and effects of global atmospheric oscillations on rainfall erosivity
AHMET FARUK İPEK
Doktora
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- Makine öğrenmesi teknikleri ile sondaj kuyu sularının içilebilirlik açısından sınıflandırılması
Classification of borehole waters in terms of potability by machine learning techniques
BÜŞRA CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH TOPALOĞLU
- Su dağıtım sistemlerinde sürdürülebilir su yönetimi için çoklu ölçütlü karar verme ile idari kayıp bileşenlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of aparent loss components in water distribution systems with multiple criteria decision making for sustainable water management
FURKAN ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİnönü Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT FIRAT
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANSU BOZKURT
- Zaman serileri ile değişim analizi: İstanbul, Sarıyer örneği
Change detection with time series: Istanbul, Sariyer
FULYA BAŞAK SARIYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU