Show simple item record

dc.contributor.advisorSolmaz, Bekir
dc.contributor.authorDemirdağ, Oktay
dc.date.accessioned2021-05-07T08:44:38Z
dc.date.available2021-05-07T08:44:38Z
dc.date.submitted1998
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/598924
dc.description.abstractÖZET Bu çalışmada Gediz Nehri'nin su kalitesi parametrelerinin bulunmasında Yapay Sinir Ağı'nın kullanılması üzerinde çalışılmıştır. Kolay ölçülebilen parametreler kullanılarak Yapay Sinir Ağı Programı yardımıyla ölçülmesi zor parametrelerin bulunması amaçlanmıştır. Bu amacın gerçekleşmesi halinde herhangi bir nedenle öiçülememiş eksik parametreler bilgisayar ortamında tamamlanabilecek, ölçülmesi zor ve pahalı parametreler yine bilgisayar ortamında ölçülmesine gerek kaimadarrçok düşük rıatayüzdeleriyte hesapianabilecektir. Herhangi bir mühendislik disiplininde Yapay Sinir Ağı programı kullanılırken minimum hata yüzdel'ı maksimum başarıyı elde etmek için sağlanması gerekli olan en öncelikli şart bulunması istenen çıktı parametresini maksimum derecede etkileyen girdi parametreleriyle çalışmaktır. Bu sebeple bu çalışmada girdi parametreleri olarak Q (debi), T (sıcaklık), pH (asidite) seçilerek çıktı parametresi olarak TDS'nin (toplam çözünmüş katı madde) bulunması hedeflenmiştir. Program girdilerinin farklı değerler! için YSA programı çalıştırılarak sırasıyla eğitme ve test aşamaları gerçekleştirilmiştir. Her ayın eğitme işleminin en başarılı sonucu için programın test aşaması yapılmıştır. ' Test aşamasında başarı elde edildiği takdirde programın ölçülmüş veriler yardımıyla eksik veri tamamlamada ve yakın gelecekteki verileri tahmin etmede kullanılabileceği gösterilmiştir. Birçok mühendislik dallarından sonra inşaat mühendisliğinde de kullanamaya başlanan Yapay Sinir Âğı programının suların kirliliği ile ilgifi olan bu çalışmada yeteri oranda başarı sağladığı görülmüştür.
dc.description.abstractABSTRACT In this study, finding the water quality parameters of Gediz River by using Artificial Neural Network program has been worked on. The main purpose has been to find the required parameters (sometimes measured hardly) by using the parameters measured easily aided by Artificial Neural Networks (ANN) program. If a success can be reached through this purpose the lost parameters and the parameters that are measured hardly and expensively can be calculated with very low error percentages by a computer using ANN program. When ANN is used in any engineering discipline, using input parameters that affect output parameters (that are wanted to be found) maximally is the main step for getting the best success with minimum error percentage. For this reason, the parameters of Q (flow), T (temperature), pH (acidity) have been chosen as input data, and the parameter of TDS (total dissolved solid) has been chosen as the output data to be found. As ANN program has been worked for the different values of the program inputs, the learning phase and so the test phase of the program have been done. The test phase of the program has been worked for the. most successful result of the learning phase of each month of the year. It has been thought that the program could have been used to find the parameters that weren't measured because of any reason and to estimate the parameters of the near future if a success at the test phase has been reached. ANN program that has been used also in civil engineering as the most other engineering branches, has showed a great enough success in this study.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
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.titleYapay sinir ağı programının Gediz nehrine ait su kalitesi parametrelerinin bulunmasında kullanılması
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.subject.ytmGediz River
dc.subject.ytmWater quality
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.identifier.yokid45694
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityCELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid45694
dc.description.pages51
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

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