Su kalitesi indeksinin tahmini için makine öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması: KASKİ örneği
Comparison of machine learning methods for water quality index estimation: KASKİ example
Yazar: NUR ORHAN
Danışman: PROF. DR. AHMET ALPER ÖNER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, Kayseri Su ve Kanalizasyon İdaresi (KASKİ) tarafından 2015-2022 yılları arasındaki içme suyu verileri kullanarak su kalitesinin tahmin edilmesi araştırılmıştır. Yapılan tahmin çalışmasında giriş verisi olarak pH, iletkenlik, toplam siyanür, sülfat, nitrat, sodyum ve serbest klor kullanılırken çıkış verisi ise su kalitesi indeksi (WQI) kullanılmıştır. Modelleme yapılırken, yapay zekâ teknikleri olarak uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi, Yapay Sinir Ağları, Gauss Süreç Regresyon, Mars Gezgin Model,  Destek Vektör Makinesi, En Küçük Kareler Destek Vektör Regresyonu, Araştırılmış Regresyon Topluluğu Yöntemi, Yakın Komşu Sınıflandırılması Modeli, LSSVM ve M5 Model Ağacı Yöntemi kullanılmıştır. Modellerin tahmin başarıları performans kriterlerine göre doğruluğu test edilmiştir. Performans kriteri olarak, Determinasyon Katsayısı, Ortalama Mutlak Hata, Ortalama Karesel Hata, Kling-Gupta Verimliliği, Bağıl Kök Ortalama Hata, Nash-Sutcliffe Etkinliği, Overall Index ve Willmott Rafine İndeksi kullanılmıştır. Model sonuçlarına göre, karşılaştırma için kullanılan yöntemlerin tatmin edici sonuçlar verdiği görülmüştür. En iyi tahmin modeli ise LSSVM'dir. Önerilen yöntemlerin etkinliğini ise Kruskal-Wallis tesit ile doğruluğu desteklenmiştir. Bu araştırmanın amacı, WQI' belirlemek için doğrulanmış makina modeli sunarak, zaman alıcı, yoğun emek gerektiren, hesaplama hatalarına yatkın olan maliyetli ve geleneksel yöntemlere alternatif çözüm üretmektir.

Anahtar Kelimeler: Su Kalitesi İndeksi, Yapay Sinir Ağı Modelleri, Performans Kriterleri, Kruskall Wallis Testi

Abstract:
In this thesis, the estimation of water quality was investigated by Kayseri Water and Sewerage Administration (KASKİ) using drinking water data between 2015 and 2022. In the estimation study, pH, conductivity, total cyanide, sulfate, nitrate, sodium and free chlorine were used as input data, while water quality index (WQI) was used as output data. While modeling, adaptive network based fuzzy inference system, Artificial Neural Networks, Gaussian Process Regression, Mars Rover Model, Support Vector Machine, Least Squares Support Vector Regression, Researched Regression Ensemble Method, Nearest Neighbor Classification Model, LSSVM and M5 Model Tree Method were used as artificial intelligence techniques. The accuracy of the models' prediction success was tested according to performance criteria. Coefficient of Determination, Mean Absolute Error, Mean Square Error, Kling-Gupta Efficiency, Relative Root Mean Error, Nash-Sutcliffe Efficiency, Overall Index and Willmott Refined Index were used as performance criteria. According to the model results, it was seen that the methods used for comparison gave satisfactory results. The best estimation model is LSSVM. The effectiveness of the proposed methods was supported by Kruskal-Wallis test. The aim of this research is to produce an alternative solution to the traditional methods that are time-consuming, labor-intensive, costly and prone to calculation errors by presenting a validated machine model for determining WQI.

Keywords: Water Quality Index, Artificial Neural Network Models, Performance Criteria, Kruskall Wallis Test