Su kalitesi parametrelerinin yapay zekâ yöntemleri ile değerlendirilmesi
Evaluation of water quality parameters by using artificial intelligence methods
Yazar: MURAT AY
Danışman: PROF. DR. ÖZGÜR KİŞİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Bölümü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Kümeleme teknikleri = Cluster technics ; Su kalitesi modellemesi = Water quality modelling ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Su ortamları; kimyasal, fiziksel ve biyolojik bileşenler içermekte olup genellikle karmaşık ve doğrusal olmayan sistemler olarak tanımlanabilirler. Bu sistem içinde yer alan, su kalitesi ve debi parametrelerinin modellenmesi, herhangi bir su ortamı için önemli bir aşamadır. Su parametrelerini modellemek için kullanılan klasik denklemlerin yanı sıra, yapay zekâ tekniklerinin bu konudaki etkisi son zamanlarda ulusal ve uluslararası birçok çalışmada araştırılmaktadır. 

Bu çalışmada, çok katmanlı yapay sinir ağı, radyal tabanlı yapay sinir ağı, uyarlamalı bulanık-sinir ağı çıkarım sistemi, k-ortalamalar ve c-ortalamalar kümeleme yöntemleri su kalitesi parametrelerinin modellenmesinde kullanılmıştır. Bu tez kapsamında, k-ortalamalar ve çok katmanlı yapay sinir ağı yöntemleri ile c-ortalamalar ve uyarlamalı bulanık-sinir ağı çıkarım sistemi yöntemleri bir analiz yöntemi olarak ayrı ayrı birbirleriyle bütünleştirilmiştir. Bu metotlar kullanılarak farklı akarsularda ölçülen su kalitesi parametrelerinden çözünmüş oksijen, kimyasal oksijen ihtiyacı ve toplam tuz konsantrasyonu değişkenleri modellenmiştir. Ayrıca modellemelerin sonuçları klasik istatistikî yöntemlerden olan çoklu lineer regresyon ve otoregresif hareketli ortalamalar yöntemleriyle de karşılaştırılmıştır.

Sonuç olarak sunulan bu tez çalışmasında, yapay zekâ tekniklerinin su kalitesi parametrelerinin modellenmesinde başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca bütünleştirilmiş modellerin de diğer modellerin tahmin performanslarından genellikle daha iyi olduğu bulunmuştur.

Abstract:
Water circumstances include in chemical, physical and biological components, and can be generally described as a complex and a nonlinear system. Modeling of water quality and streamflow parameters in this system is an important step for any water circumstance. In addition to the classical equations used in order to model water parameters, influence of artificial intelligence techniques have been investigated in several national and international studies until now.

In this study, multi-layer perceptron, radial basis neural network, adaptive neuro-fuzzy inference system, k-means and c-means clustering techniques were used for modeling of water quality parameters. In this thesis concept, k-means with multi-layer perceptron, and fuzzy c-means with adaptive neuro-fuzzy inference system, as two analysis methods, were individually integrated with each other. Water quality parameters including dissolved oxygen, chemical oxygen demand, and total salt concentration measured in different rivers were modeled by using these methods. The results of these methods were also compared with conventional statistical methods as called multiple linear regression and auto-regressive moving average.

Consequently, it was found that the artificial intelligence techniques could be successfully used in modeling of water quality parameters in this thesis. Moreover, estimation performances of the integrated models were generally found to be better than the other models.