Show simple item record

dc.contributor.advisorDoğan, Emrah
dc.contributor.authorKaramustafa, Müge
dc.date.accessioned2020-12-29T16:05:05Z
dc.date.available2020-12-29T16:05:05Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2019-10-10
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/451761
dc.description.abstractBu çalışmada, Ergene Nehri anakol üzerinde DSİ tarafından 4 örnekleme noktasından elde edilen 1985-2014 yılları arasındaki 10 fiziksel, kimyasal ve biyolojik parametreye ait ölçümler kullanılarak yapay sinir ağı metodu kullanılmıştır. Yapılan çalışmada kullanılan parametrelerin BOİ değerinin belirlenmesindeki etkileri test edilmek istenmiş olup bunun için yapay sinir ağı ile BOİ tahminleri yapılmıştır. Çalışma alanında havza alanı; nüfus, sanayi, tarım, ve iklim anlamında irdelenmiş olup, ölçülen kirletici parametrelerin diğer parametreler üzerindeki etkisi ve parametreler arasındaki ilişki belirlenmek istenmiştir. Oluşturulan sinir ağı modellerinin, düzenli periyotlarda ölçümü yapılmış su kalitesi verilerinde işe yaradığı görülmüş olup, özellikle Ergene gibi kirlilik yükü ve yan kol sayısı fazla olan nehirlerde, su kalitesi parametrelerinin çok fazla değişiklik gösterdiği, standart sapmanın fazla olduğu istasyonlarda, başarının tam olarak sağlanamadığı görülmüştür.
dc.description.abstractKeywords: Ergene river, water quality, artificial neural networksIn this study, artificial neural network method was used by using 10 physical, chemical and biological parameters between the years 1985-2014 obtained from General Directorate For State Hydraulic Works in 4 sampling points on Ergene River mainstream. In this study, the effects of the parameters used in the determination of BOİ value were tried to be tested and therefore BOD5 estimations were made by using artificial neural network which is operated with Microsoft Excel 2003. In the study, the basin area is examined in terms of population, industry, agriculture and climate; determined the effects of measured pollutant parameters on other parameters and also relationship between parameters. It has been seen that the neural network models are working in cases where the water quality data is more stable, especially in the rivers with high pollution load and side arm number, such as Ergene, the quality of water parameters have changed very much because of that there is no success for results.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİnşaat Mühendisliğitr_TR
dc.subjectCivil Engineeringen_US
dc.titleErgene nehri havzasında biyolojik oksijen ihtiyacının yapay sinir ağları ile modellenmesi
dc.title.alternativeModeling of biochemical oxygen demand in the Ergene river basin with artificial neural networks
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-10-10
dc.contributor.departmentİnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.subject.ytmErgene River
dc.identifier.yokid10265729
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universitySAKARYA ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid566835
dc.description.pages90
dc.publisher.disciplineHidrolik Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess