Hodrick-Prescott filtreleme ve yapay sinir ağları yöntemiyle uzun dönem su tüketimi tahmini: Türkiye üzerine uygulama
Long-term water consumption forecasting using Hodrick-Prescott filtering and artificial neural network: On Turkiye application
Yazar: ÖMER FARUK BAYARSLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KOYUNCU
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim ve İşlemler Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Su canlıların en önemli yapı taşlarından biridir. Canlılar için vücudun yaşamsal faaliyetlerini etkileyen su, cansız ortamda çözünme, temizleme, hidroliz gibi tepkimelerde etkin bir rol almaktadır. Üretimde, maden işletmeciliğinde, soğutma çalışmalarında, yangın söndürme gibi insani faaliyetler içinde su kritik bir göreve sahiptir. Küresel ısınmanın artması, sıcaklıkların artması, dünya nüfusunun artması, su kaynaklarının kirletilmesi gibi olaylar su kaynaklarının azalmasına neden olmaktadır. Bu durum su kaynaklarının daha verimli bir şekilde kullanılmasının gerektiğini göstermektedir. Bunun için su tüketimi tahminlemesi önemli bir yer edinmektedir. Kısa dönem tahminlemeler ile mevcut su sisteminin daha verimli işletilmesini ve yönetilmesini sağlarken, uzun dönem tahminlemeler ile yeni yatırımlar, su sistemi planlanmasını ve genişletilmesi gibi kararların alınmasında yardımcı olur. Bu çalışmada, Türkiye'nin uzun dönemli su tüketim tahminlemesi yapılmaktadır. Uzun dönem çalışma ile gelecekte Türkiye'nin su ihtiyacı hesaplanarak ileride olası bir su sıkıntısı çekilmemesi amaçlanmaktadır. Literatürde su tüketim tahminlemesi için çeşitli makine öğrenmesi ve uzman sistem yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler arasından en çok kullanılan yapay sinir ağları yöntemi bu çalışmaya uygulanmıştır.  Su tüketimini etkileyen faktörler belirlendikten sonra geçmiş yıllara ait su tüketim miktarı ve etkileyen faktörlerin verileri bulunmuştur. Bu veriler Hodrick-Prescott (HP) filtreleme metoduyla verilerdeki dalgalanmalar arındırılarak ve döngüsellikten uzaklaştırılarak durağan hale getirilmiştir. HP filtrelemesi ile elde edilen veriler yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon yöntemlerine sokularak en iyi sonucu veren model belirlenmiştir. Belirlenen model ile birlikte Türkiye'nin gelecekteki su tüketim tahminlemesi yapılmıştır. Tahminlemeler sonucunda gelecekte su tüketiminin artacağı bulunmuştur. Bu artmanın karşılanması için alınabilecek bazı kararlar öngörülmüştür.

Abstract:
Water is one of the most essential building blocks for living organisms. It plays an active role in vital bodily functions of organisms and is involved in reactions such as dissolution, purification, and hydrolysis in the non-living environment. In various human activities such as production, mining, cooling processes, and firefighting, water holds a critical role. Events such as global warming, increasing temperatures, population growth, and water pollution lead to a decrease in water resources. This necessitates a more efficient utilization of water resources. Water consumption forecasting becomes crucial for this purpose. Short-term forecasts aid in the efficient operation and management of existing water systems, while long-term forecasts assist in decision-making for new investments, water system planning, and expansion. This study focuses on long-term water consumption forecasting for Türkiye, aiming to calculate the country's future water needs to prevent potential water shortages. Various machine learning and expert system methods have been employed in the literature for water consumption forecasting. Among these methods, artificial neural networks, which are widely used, have been applied to this study. After determining the factors influencing water consumption, data on past water consumption quantities and influencing factors have been collected. These data has been rendered stationary by eliminating fluctuations using the Hodrick-Prescott (HP) filtering method and removing seasonality. The data obtained through HP filtering have been subjected to artificial neural networks and multiple linear regression methods to determine the model yielding the best results. Future water consumption forecasting for Türkiye has been conducted using the identified model. The forecasts indicate an increase in water consumption in the future. Some decisions that could be taken to address this increase have been anticipated.