Kentsel içme suyu ihtiyacının yapay sinir ağlarıyla tahmini
Municipal water consumption modelling by artificial neural networks
Yazar: MUTLU MERMER
Danışman: PROF. DR. TAMER YILMAZ
Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Modelleme = Modelling ; Sinir ağları = Nerve net ; Su tüketimi = Water consumption

Özet:
Kentsel içme suyu ihtiyaçlarının saglıklı bir sekilde tahmin edilebilmesi, su kaynaklarıplanlamasının önemli ve ilk adımlarından birisidir. Bu ihtiyacı karsılayacak su kaynaklarınınbulunması ve derlenmesi ve kullanım yerine iletilmesi için gereken yapıların çesit veboyutlarının belirlenmesi hep tahmin edilecek su miktarına baglı olacaktır. Dolayısıyla yapılacakyatırımın büyüklügü ve konunun insan yasamındaki önemi dikkate alındıgında saglıklıtahminlerin yapılması oldukça önemli olmaktadır.Su ihtiyacı tahminleri ülkemizde genellikle ller Bankasının önerdigi ve üstel nüfus tahmininedayanan basit bir formül ile yapılmaktadır. Halbuki konunun önemi ve ilgili parametrelerinçoklugu nedeni ile daha kapsamlı veri ve yöntemlerin kullanılması saglıklı tahminler için birgerekliliktir. Bu nedenle yeni ortaya çıkan metotlar her alanda oldugu gibi içme suyu tahminindede kullanılmaya baslanmaktadır. Bu çerçevede yapay zekâ teknikleri su kaynaklarının farklıalanlarında uygulanması yapılmaya baslanmıstır. Bu çalısmanın amacı bu tekniklerden yapaysinir agları kullanılarak kentsel su ihtiyacı tahmini yapılmasıdır. Nüfus, GSYH/kisi, sıcaklık? gibisu kullanımını etkileyen parametreler dikkate alınarak zmir ili için aylık su kullanımları YSA ilemodellenmis ve gelecekteki 20 yıl için su ihtiyacı tahmini yapılmıstır.

Abstract:
Municipal water demand forecasting is the first and one of the most important steps of planningwater recourses. Determination of the types and dimensions of the required infrastructure thatare used for finding, collecting and transmitting the water resources to consumers woulddepend on the forecasted water demand. If we take into consideration the costs of investmentsrequired and the importance of safe water supply for the people, how reliable the forecastsshould be could be understood more clearly.In our country, water demand forecast is made by using a simple formula based on exponentialpopulation forecast according to the codes of Iller Bank. However, it is necessary to use morecomprehensive data and methods to obtain reliable results because of the importance of thissubject and the abundance of related parameters. To this end, artificial intelligence methodscould offer alternative ways for forecasting water demands, which could lead the most effectiveuse of water resources.The aim of this study is to forecast of municipal water demand by using Artificial NeuralNetworks (ANN). Monthly water usage of zmir have been modeled by ANN, taking into accounta series of econometric (population, water bill, number of household, gross domestic product)and climatic (temperature, precipitation and moisture) parameters. Using the model constructed,water demand forecasts for next 20 years have been made.