Geri Dön

İklim değişikliğinin ve sosyo-ekonomik parametrelerin altyapı projeleri üzerindeki etkisinin yapay zekâ kullanılarak tahmin edilmesi: Adana ili örneği

Predicting the impact of climate change and socio-economic parameters on infrastructure projects using artificial intelligence: The case of Adana province

PDF İndir

  1. Tez No: 918623
  2. Yazar: YUSUF BALTACI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAYFUN DEDE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 192

Özet

Altyapı projelerinin büyüklüğü ve karmaşıklığı, toplumun uzun vadeli ihtiyaçlarını karşılamada kritik bir öneme sahiptir. Bu projeler, sürdürülebilir ve güvenilir altyapılar oluşturarak, gelecek nesillere yaşanabilir bir çevre sunmayı hedeflemektedir. Bu tez çalışmasında, Adana ilinde iklim değişikliği ve sosyo-ekonomik parametrelerin içme suyu ve atıksu altyapı projeleri üzerindeki etkilerini incelemek amacıyla yapay zekâ destekli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Modellerde kullanılacak parametrelerin belirlenmesi için SWARA (Adım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı Analizi) ve PCA (Temel Bileşen Analizi) yöntemleri uygulanmıştır. 2006-2023 yılları arasındaki veriler dikkate alınarak, dağıtım debisi ve buna bağlı olarak içme suyu ve atıksu proje büyüklüklerinin geleceğe yönelik tahmini için Lasso, Ridge, XGBoost ve SVR gibi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Kurulan modellerin performansı MAE, RMSE, R² ve Nash-Sutcliffe Verimliliği (NSE) katsayıları ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, şehir gelişmişliği, yerleşim nüfusu ve kayıtlı abone sayısı gibi üç sosyo-ekonomik parametre ile Aydeniz Kuraklık İndeksi (sıcaklık, güneşlenme süresi, yağış miktarı ve nem) olmak üzere toplam dört bağımsız değişkenin, altyapı projelerinin maliyet bileşenleri üzerinde belirgin etkiler oluşturduğunu göstermiş olup bu etkilerin, altyapı projelerinin planlama ve tasarım süreçlerinde dikkate alınmasının önemi vurgulanmıştır.

Özet (Çeviri)

The scale and complexity of infrastructure projects are critically important for meeting the long-term needs of society. These projects aim to establish sustainable and reliable infrastructure systems, ensuring a livable environment for future generations. In this thesis, machine learning algorithms were employed to examine the impacts of climate change and socio-economic parameters on drinking water and wastewater infrastructure projects in Adana Province. To determine the parameters to be used in the models, SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) and PCA (Principal Component Analysis) methods were applied. Based on data from 2006 to 2023, Lasso, Ridge, XGBoost, and SVR were used to forecast distribution flow rates and, consequently, the future scale of drinking water and wastewater projects. The performance of the developed models was evaluated using MAE, RMSE, R² and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) metrics. The results demonstrated that three socio-economic parameters urban development, population, and registered subscribers along with the Aydeniz Drought Index (a combination of temperature, sunshine duration, precipitation and humidity), significantly influenced the cost components. These findings emphasize the importance of considering such factors in the planning and design processes of infrastructure projects.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    668124

    Relationship between watershed management and spatial planning in terms of sustainable development

    Sürdürülebilir kalkınmada su havzası yönetimi ve mekansal planlama ilişkisi

    SAHAR POUYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU

  2. Tez No

    769786

    Climate change induced water scarcity risk mapping: Coupling of multi criteria decision analysis with analytic hierarchy process methods

    İklim değişikliğinden kaynaklanan su kıtlığı risk haritalaması: Çok kriterli karar analizinin analitik hiyerarşi süreç yöntemleriyle birleştirilmesi

    SENA ÖDENSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Çevre MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAK GÜVEN

  3. Tez No

    670418

    Spektral vejetasyon indeksleri ile bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin tespiti ve değerlendirilmesi

    Determination and assessment of the plants' biophysical characteristics through spectral vegetation indices

    SEZEL KARAYUSUFOĞLU UYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN

  4. Tez No

    679771

    İklim değişikliğine uyum çalışmalarını destekleyici bir havza duyarlılık değerlendirme metodunun geliştirilmesi

    Development of a watershed vulnerability assessment method to support climate change adaptation action

    MUSTAFA AYTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF SERENGİL

  5. Tez No

    941744

    Cereal production in Benin in a view of climate change and energy use

    İklim değişikliği ve enerji kullanımı bakımından Benin'de tahıl üretimi

    YANN EMMANUEL SONAGNON MIASSI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYDAR ŞENGÜL

Geri Dön