Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/11629
Title: Kızılırmak Nehrinde Çözünmüş Oksijen Konsantrasyonunun Yapay Sinir Ağlarıyla Belirlenmesi
Other Titles: Determining The Dissolved Oxygen Concentration In Kizilirmak River Using Artificial Neural Networks
Authors: Kınacı, Cumali
Özkan, Oktay
Çevre Mühendisliği
Environmental Engineering
Keywords: Çözünmüş Oksijen
Yapay sinir Ağları
Kızılırmak Nehri
Dissolved Oxygen
Artificial Neural Network
Kızılırmak River
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu çalışmada nehirlerdeki su kalitesi değerlendirilmesinde en çok kullanılan çözünmüş oksijen parametresi ile diğer parametreler arasındaki ilişki Yapay Sinir Ağları ile belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında Kızılırmak Nehri’ne ait su kalitesi verilerine Faktör Analizi uygulanarak, kurulacak YSA yapısı için etkin parametrelerin seçilmesi sağlanmıştır. Çalışmada Çok Katlı Perseptron (ÇKP) model kurma sürecinde kullanılmıştır. YSA ile uygulamalar bölümünde en iyi sonuç, LM algoritması ile elde edilen YSA yapısı ile bulunmuştur. Geliştirilen model sonucu elde edilen değerlere karşılaştırılma yapılabilmesi için ayrıca regresyon analizi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, YSA’nın çözünmüş oksijen konsantrasyonunu belirlemede başarılı bulunmuştur. Hızlı hesaplama yapabilmeleri, basit yapıda olmaları, matematiksel modellemenin çıkarılması zor problemlere kabul edilebilir sonuçlar sunmaları, su kalite modellemesinde ekonomik çözümler sunmaları ise diğer yaklaşımlara göre karşılaşılan üstünlükleridir.
In this study, a new approach to model changes in the dissolved oxygen parameter along with the other parameters that are all related to the quality of water in rivers using Artificial Neural Networks is tried to be determined. In the first phase of the study, the selection of the dominant parameters that will be used for constructing the neural network structure is provided by applying the Factor Analysis to the water quality data of the Kizilirmak River. The Multi Layer Perceptron (MLP) structure has been used in the phase of modeling. The best result in the section of neural network applications is obtained with the neural network structure that uses the LM algorithm. In addition, the regression analysis has been also applied to the obtained results of the developed model for comparison. It has been observed that the proposed neural network model yields better results then the regression analysis. The performance of the proposed model is also tested by applying different data sets to the model. The results obtained from the simulations show that, ANN models were found successful in determining dissolved oxygen change. Fast determination, simple modeling structure, providing plausible solutions to difficult problems and enable economic solution to water quality are the advantages encountered in this study.
Description: Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005
Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2005
URI: http://hdl.handle.net/11527/11629
Appears in Collections:Çevre Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
3586.pdf7.47 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.