Zaman serisi analizi ile su talep tahmini
Water demand forecasting with time series analysis
Yazar: MEHMET HAKAN KİP
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH AZGINOĞLU
Kayseri Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Küresel iklim değişikliği, artan nüfus ve su kaynaklarının verimsiz kullanımı gibi faktörler, su kıtlığını dünya genelinde giderek büyüyen bir sorun haline getirmektedir. Su talebinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Kayseri iline ait içme suyu tüketim verileri kullanılarak, ARIMA, SARIMA ve Facebook Prophet isimli zaman serisi analiz yöntemleri ile su talep tahmini gerçekleştirilmiştir. ARIMA yöntemi, zaman serisi analizinde kullanılan geleneksel yöntemlerden olup serideki eğilim ve otokorelasyonları dikkate alırken, SARIMA modeli mevsimsel örüntüleri de içeren daha karmaşık bir yapı sunmaktadır. Facebook Prophet ise zaman serisi analizi için kullanılan güncel yöntemlerdendir. Tez çalışması kapsamında ARIMA ve SARIMA birlikte, Facebook Prophet ise ayrı değerlendirilmiştir. Yapılan deneylerde ARIMA modelinin ani değişiklikleri yeterince yakalayamadığı, SARIMA'nın mevsimsellik ve eğilimleri iyi yakaladığı görülmüştür. Bununla birlikte Ortalama Kare Hatası (MSE) kıyaslamasında ARIMA'nın daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Facebook Prophet ile yapılan analizde ise hem yıllık hem de aylık bazda değerlendirme fırsatı elde edilmiştir. Yıllar içerisinde su tüketiminin giderek arttığı tespiti üzerine artan nüfus oranı dikkate alınarak su tüketimi ile nüfus arasındaki korelasyon ortaya konulmuştur. Elde edilen korelasyon değeri bize artan su talebine ilişkin tek parametrenin artan nüfus olmadığı, tarım, meteoroloji vb. faktörlerin de su talebine etkisinin olabileceğini göstermektedir. Bu konulardaki etkilerin araştırılması bu tez çalışmasının kapsamında olmayıp, bu çalışmanın farklı çalışmalar için esin kaynağı olabileceği değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler: Facebook Prophet, Kentsel Su Talep Tahmin, ARIMA, SARIMA

Abstract:
Global climate change, increasing population, and inefficient water use are making water scarcity a growing problem worldwide. Accurate estimation of water demand is crucial for sustainable water management. This study was conducted using drinking water consumption data from Kayseri, and water demand was estimated using ARIMA, SARIMA, and Facebook Prophet, which are offline time series analysis methods. The ARIMA method is one of the traditional techniques used in time series analysis. While the ARIMA model accounts for autocorrelations in the data, it cannot model seasonal patterns, whereas the SARIMA model offers a more complex structure that includes seasonality. Facebook Prophet is one of the modern methods employed for time series analysis. In this study, ARIMA and SARIMA were evaluated together, while Facebook Prophet was evaluated separately. The experiments showed that the ARIMA model struggled to capture sudden changes effectively, while SARIMA performed well in capturing seasonality and patterns. However, ARIMA was found to be more successful when comparing Mean Square Error (MSE). The analysis with Facebook Prophet allowed for the evaluation of water demand on both annual and monthly scales. The relationship between water consumption and population was analyzed. The results revealed that the increasing population rate alone did not explain the gradual rise in water consumption. Other factors, such as agricultural production and meteorological conditions, also significantly influenced water demand. The results of this study provide valuable insights and serve as a source of inspiration for future research.

Keywords: Facebook Prophet, Urban Water Demand Forecasting, ARIMA, SARIMA