Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: YUSUF ÖZEREN
Danışman: Hatice Çıtakoğlu
Özet:
Yaşam için en önemli kaynaklardan birisi olan su, yeryüzünde kısıtlı miktarda bulunmakta ve ne yazık ki hızlı nüfus artışı, tarımsal ve endüstriyel faaliyetler neticesiyle kirletilmekte ve bu durum telafisi zor durumlara neden olmaktadır. Su kalitesinin izlenmesi çalışmalarında çözünmüş oksijen (ÇO) parametresi önemli bir yere sahiptir. Birçok alanda kullanılan yapay zekâ teknikleri, su yönetim sürecinde de kullanılmakta ve "su kalitesi" alanındaki çalışmaların sonuçlarında önemli kazanımlar sağlamaktadır. Bu çalışmada, Sakarya Havzası'nda bulunan gözlem istasyonlarına ait 1995–2014 yılları arasındaki; Şubat, Nisan, Haziran, Ağustos ve Kasım aylarında ölçülmüş su kalitesi parametrelerine ait veriler ile ÇO değerinin Yapay Sinir Ağları (YSA), Derin Öğrenme (DÖ), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve Gauss Süreç Regresyon (GSR) yöntemleri ile modellemesi yapılmıştır. Modellerde giriş verisi olarak; biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ), sıcaklık (T), elektriksel iletkenlik (Eİ), aylar ve pH kullanılmış olup, çıkış verisi ÇO parametresidir. Modellerin tahmin performanslarını ölçmek için, Kök Ortalama Karesel Hata (KOKH), Ortalama Mutlak Hata (OMH), determinasyon katsayısı (R2) ve Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısı (NSE) değerleri göz önünde bulundurulmuştur. Ayrıca, Taylor ve Violin diyagramları yardımıyla ölçülmüş veriler ile modellerden elde edilen değerlerin birbirine ne kadar yakın olduğu incelenmiştir. Bu çalışmada, modeller içerisinde en iyi performansa ulaşabilmek için birçok deneme-yanılma yapılmış ve yapılan analizler sonucunda YSA modeli, diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç vermiştir. Ayrıca kullanılan yöntemlerin etkinliği Kruskal-Wallis (KW) testi ile kanıtlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Sakarya Havzası, Su Kalitesi Parametreleri, Çözünmüş Oksijen, Yapay Zekâ Yöntemleri, YSA, DÖ, DVM, GSR