İstanbul'un gelecekteki su tüketimi miktarının tahmininde en iyi yöntemin belirlenmesi: ARIMA, derin öğrenme ve hibrit modelleri
Determining the best method for estimating the future water consumption of İstanbul: ARIMA, deep learning and hybrid models
- Tez No: 858427
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Türkiye'de değişen iklim koşullarına bağlı olarak son zamanlarda alınan yağış miktarlarının kısıtlılığı sebebiyle barajlardaki doluluk oranlarının azaldığı görülmektedir. İstanbul ilinin 2023 yılının yaz aylarında aşırı kurak bir dönem yaşanması nedeniyle ilgili kurumlar, su talebinin devamlılığı için kullanım alışkanlıklarına dikkat edilmesinin önem arz ettiğini belirtmektedir. Bu nedenle su tüketimi miktarlarının öngörüsü oldukça önem kazanmaktadır. Bu çalışmanın amacı İstanbul'un su tüketimi tahmininde kullanılabilecek en iyi modeli belirlemek ve gelecekteki su tüketimi miktarlarını tahmin etmektir. Bu amaçla 1991-2022 yılları için yıllık içme suyu tüketimi serisine ADF (1979), PP(1988) ve KPSS (1992) birim kök testleri uygulanarak durağanlık incelemesi yapılmıştır. Sonrasında su tüketimi serisi için ARIMA, MLP (Çok Katmanlı Algılayıcı) ve hibrit modeller kullanılarak tahmin gerçekleştirilmiştir. Elde edilen hem örneklem içi hem de örneklem dışı tahmin performansları çeşitli hatalara dayalı metrikler kullanılarak karşılaştırılmış ve sonuçlar tablolar ve grafiklerle sunulmuştur. İstanbul ilindeki su tüketiminin gelecek 2023, 2024 ve 2025 yıllardaki tahmini metriklere göre belirlenen en iyi model ile öngörülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre Zhang (2003)'ın ortaya koyduğu hibrit model en iyi tahmin modeli olarak belirlenmiş ve sonraki 3 yıllık su tüketiminin öngörü sonuçları hibrit model kullanılarak elde edilmiştir. İstanbul'un gelecek yıllardaki su tüketiminin giderek artmaya devam edeceği sonucu elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
It is seen that the occupancy rates in dams have decreased due to the limited amount of rainfall received recently due to the changing climate conditions in Turkiye. Since the province of Istanbul will experience an extremely dry period in the summer months of 2023, relevant institutions state that it is important to pay attention to usage habits to ensure the continuity of water demand. For this reason, prediction of water consumption amounts becomes very important.The aim of this study is to determine the best model that can be used to predict Istanbul's water consumption and to predict future water consumption amounts.For this purpose, stationarity analysis was conducted by applying ADF (1979), PP (1988) and KPSS (1992) unit root tests to the annual drinking water consumption series for the years 1991-2022.Afterwards, the water consumption series was estimated using ARIMA, MLP (Multilayer Perceptron) and hybrid models.Both in-sample and out-of-sample prediction performances were compared using various error-based metrics and the results were presented with tables and graphs.The water consumption in Istanbul province for the next 2023, 2024 and 2025 years was predicted with the best model determined according to the estimated metrics.According to the results obtained, the hybrid model put forward by Zhang (2003) was determined as the best prediction model and the prediction results of the next 3 years of water consumption were obtained using the hybrid model. It has been concluded that Istanbul's water consumption will continue to increase in the coming years.
Benzer Tezler
- Enerji tüketim verileri kullanılarak tüketici davranışlarının analizi
Analysis of consumer behavior using energy consumption data
MERYEM BALTACI
- İklim değişikliğinin İstanbul'un yüzeysel su kaynaklarına etkisi ve kuraklık dirençli bütünleşik su yönetimi
Climate change impacts on the surface water resources of Istanbul and drought resilient water management
GÖKHAN CÜCELOĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İZZET ÖZTÜRK
- Holt‐winters ve box‐jenkins modelleri̇ni̇ kullanarak su tüketi̇mi̇ – nüfus tahmi̇ni̇: İstanbul örneği̇
Forecasting water consumption – population using holt-winters and box-jenkins models: A case study of Istanbul
AYŞENUR ÖLÇENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Kızılcık tarhanasının atıştırmalık ürün formunda değerlendirilmesi: Kızılcık tarhanası ile zenginleştirilmiş bisküvi
Evaluation of cranberry tarhana in snack product form: Biscuit enriched with cranberry tarhana
MELİKE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gastronomi ve Mutfak Sanatlarıİstanbul Gelişim ÜniversitesiGastronomi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA AYDIN