Estimation of parameters affecting water quality using data mining algorithms
Veri madenciliği algoritmaları kullanılarak su kalitesini etkileyen parametrelerin tahmini
- Tez No: 959790
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜMİNE KAYA KELEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Sürdürülebilir bir yaşamın elde edilmesi günümüzde en önemli konulardan biridir. Sonraki nesillerin bu yaşamı elde edebilmesi için ise Birleşmiş Milletler (BM) tarafından Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri (SKH) yayınlanmıştır. Bunların arasında yer alan“Temiz Su ve Sanitasyon”başlığı altında 6. SKH insan sağlığı, hijyen ve ekosistemlerin korunması açısından kritik öneme sahiptir. Dolayısıyla, su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi ve etkin şekilde izlenmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu doğrultuda gerçekleştirilen çalışmada, su kalitesinin izlenmesi ve gelecekteki değişimlerin öngörülebilmesi amacıyla veri madenciliği uygulamaları ile regresyon modelleri geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, Türkiye'nin Adana, Mersin, İzmir, Sakarya ve İstanbul illerine ait içme suyu analizlerinden elde edilen su kalitesini etkileyen parametreler bir araya getirilerek beş ayrı veri seti oluşturulmuştur. Çeşitli fiziksel ve kimyasal parametreler kullanılarak Su Kalite İndeksi (WQI) hesaplanmıştır. Linear Regression Lineer Regresyon (LR), Destek Vektör Regresyonu (DVR), Yapay Sinir Ağları (YSA), Karar Ağacı (KA), Rastgele Orman (RO), Ridge Regreysonu (RR) ve Lasso gibi çeşitli algoritmalar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda, iki farklı değerlendirme metriği ile değerlendirilen modellerden YSA, DVR ve LR modellerinin su kalitesi yönetimi için etkili olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Achieving a sustainable life is one of the most important issues today. In order for future generations to achieve this life, the United Nations (UN) has published the Sustainable Development Goals (SDGs). Among these, the 6th SDG under the title of“Clean Water and Sanitation”is of critical importance in terms of human health, hygiene and protection of ecosystems. Therefore, it reveals the necessity of sustainable management and effective monitoring of water resources. In this context, data mining applications and regression models were developed in the study carried out in order to monitor water quality and predict future changes. Within the scope of the study, five separate data sets were created by bringing together the parameters affecting water quality obtained from drinking water analyses of Adana, Mersin, İzmir, Sakarya and İstanbul provinces of Turkey. Water Quality Index (WQI) was calculated using various physical and chemical parameters. Various algorithms such as Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR), Artificial Neural Networks (ANN), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Ridge Regression (RR) and Lasso were evaluated comparatively. As a result of the study, it was seen that ANN, SVR and LR models were effective for water quality management among the models evaluated with two different evaluation metrics.
Benzer Tezler
- Köyceğiz Gölü su kalitesi yönetimi için egölem modeli
Başlık çevirisi yok
TARIK TOLGA ÜSTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. ETHEM GÖNENÇ
- Pompa betonlarında işlenebilirliğin harç fazının reolijisine dayanarak belirlenmesi
Estimation of the pumpability of concretes from the mortar phase rheology
KEMAL TUŞAT YÜCEL
Doktora
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiYapı Malzemesi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. SÜHEYL AKMAN
- Dairesel kesitli konduitlerin hava giriş oranının nümerik ve makine öğrenmesi ile modellenmesi
Modeling of air inflow rate in circular conduits using numerical and machine learning methods
AYŞE ECE YAĞCI
Doktora
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÜNSAL
- Katı atık düzenli depolama sahaları sızıntı suyu özelliklerinin değişimini ifade eden bir matematiksel model
A Mathematical model which determines various laechate characterization in sanitary land fills
ORHAN KÜÇÜKGÜL