Sakarya havzasına ait su kalitesi parametrelerinin yapay zekâ yöntemleri ile modellenmesi
Modeling the water quality parameters of Sakarya basin with artificial intelligence methods
Yazar: YUSUF ÖZEREN
Danışman: DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Gauss = Gauss ; Parametreler = Parameters ; Su kalitesi = Water quality ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çözünmüş oksijen = Dissolved oxygen

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

Abstract:
Water, which is one of the most important resources for life, is found in a limited amount on earth and unfortunately it is polluted as a result of rapid population growth, agricultural and industrial activities, and this situation causes difficult situations. The dissolved oxygen (DO) parameter has an important place in the monitoring of water quality.
Artificial intelligence techniques used in many fields are also used in the water management process and provide significant gains in the results of studies in the field of "water quality". In this study, between the years 1995-2014, the observation stations in the Sakarya Basin; the data of the measured water quality parameters in February, April, June, August and November and the DO value were modeled using Artificial Neural Networks (ANN), Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM) and Gaussian Process Regression (GPR) methods. As input data in models; biological oxygen demand (BOD), temperature (T), electrical conductivity (EC), months and pH are used and output data is DO parameter. In order to measure the estimation performance of the models, Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), coefficient of determination (R2) and Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) values were taken into consideration. In addition, it was examined how close the measured data and the values obtained from the models were to each other with the help of Taylor and Violin diagrams. In this study, in order to reach the best performance among the models, many trial and error were made and as a result of the analyzes, the ANN model gave better results than other methods. In addition, the effectiveness of the methods used has been proven by the Kruskal-Wallis (KW) test. 

Keywords: Sakarya Basin, Water Quality Parameters, Dissolved Oxygen, Artificial Intelligence Methods, ANN, DL, SVM, GPR