Yeşilırmak havzası su kalitesi parametrelerinin yapay zeka teknikleriyle modellenmesi
Modeling water quality parameters of Yesilirmak basin by using artificial intelligence methods
Yazar: MUHAMMET ALTUNTAŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Doğrusal olmayan su kalitesi parametrelerinin modellenmesi için matematiksel denklemlerin yanı sıra yapay zekâ tekniklerinin kullanılması da ulusal ve uluslararası birçok çalışmada mevcuttur. Bu çalışmada çok katmanlı yapay sinir ağı (ÇKYSA) ve uyarlamalı bulanık sinir ağı çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Yeşilırmak Havzasında yer alan yirmi farklı gözlem istasyonuna ait 1995 – 2015 yılları arasındaki yirmi yıllık şubat, nisan, haziran, ağustos ve kasım aylarındaki ölçülmüş su kalitesi verileri ile çözünmüş oksijen konsantrasyonunun modellemesi yapılmıştır. Devlet Su İşleri'nden alınan modelleme verileri sıcaklık (T), elektriksel iletkenlik (Eİ), bulanıklık (TH), çözünmüş katı madde miktarı (TDS), pH, aylar ve çözünmüş oksijen (ÇO) değişkenleridir.
Her iki yöntemle bir değişkenden beş değişkene kadar pek çok kombinasyon ile denemeler yapılmıştır. ANFIS metodu ile yapılan analizler sonucunda en iyi model T-Eİ-TH-Aylar bağımsız değişkenlerinde ÇKYSA metodu ile yapılan analizler sonucunda ise en iyi model T-Eİ-Aylar bağımsız değişkenlerinde ortaya çıkmıştır. ANFIS ve ÇKYSA metotlarıyla ÇO konsantrasyonu tahmini için determinasyon katsayılarının 0.7' den küçük olması istenen düzeyde bir tahmin yapılamadığını göstermektedir Her iki metotla elde edilen analiz sonuçlarına göre birbirine çok yakın değerler elde edilmiş olup ANFIS ve ÇKYSA metotlarının birbirlerine karşı üstünlüklerinin olmadığı gözlenmiştir.

Anahtar kelimeler: su kalitesi, yapay zekâ, çözünmüş oksijen

Abstract:
Along with mathematical schemes, usage of artificial intelligence techniques for modeling non-linear water quality parameters is also a widespread application both in national and international studies. In this study, a multilayer artificial neural network approach and an adaptive fuzzy artificial neural network extraction system are used for this purpose. Monthly data of relevant variables for the months of February, April, June, August, and November at 20 gaging stations on the Yeşilırmak Basin over the 20-year period of 1995 - 2005 have been obtained from the General Directorate of State Water Works. The objective has been to estimate the dissolved oxygen concentration as a function of temperature, electrical conductivity, turbidity, amount of dissolved solids, pH, calendar month, and dissolved oxygen. 
Various combinations from one to five potential explanatory variables have been tried. The best combination of explanatory variables with the first model turns out to be temperature, electrical conductivity, turbidity, and months, while the most significant combination becomes temperature, electrical conductivity, turbidity, and pH with the second model. The determination coefficients of both models are about 0.7, meaning both models have been able to define the dissolved oxygen concentration with moderate accuracy. The estimation powers of both models have turned out to be close to each other and none has become superior to the other.

Key words: water quality, artificial intelligence, dissolved oxygen