Julia ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak içme suyu arıtma tesisleri için yapay zekâ uygulaması

Abstract

Julia, anında derleme yapan dinamik bir programlama dilidir. Yapay zekâ çalışmalarının gereksinim duyduğu matematiksel hesaplamalar ve üst düzey algoritmalar için MIT tarafından tasarlanmıştır.Bu tez ile İçme Suyu Arıtma Tesisinden alınan 21 parametre, analiz sıra numarası ve verinin ait olduğu güne ait ortalama sıcaklık değerinin oluşturduğu 826 güne ait 23 parametre ile 6 SCADA parametresinin analizleri yapıldı. Analizler öncesinde veri normalleştirmesi yapıldı. Çok Çıktılı Regresyon dahil 11 regresyon modeli ile veri kümesi çapraz doğrulama sonuçları ile değerlendirildi. Doğruluğu artırmak için veri çoğaltma tekniği kullanıldı. Bu şekilde veri sayısı 5598'e çıkartıldı. Test ve eğitim kümeleri için k-fold ve tekrarlı k-fold yöntemleri kullanıldı. Sonuçlar tablolar aracılığıyla paylaşıldı. Bu tez ile içme suyu gibi toplum için hayati öneme sahip bir maddenin çoğu tesiste insanlar tarafından parametrelere müdahale edilmesi sonucu kısa veya uzun vadede oluşabilecek zararların bu şekilde ortadan kaldırılmasına katkıda bulunuldu.

Julia is a dynamic programming language that compiles on the fly. It was designed by MIT for mathematical calculations and high-level algorithms required by artificial intelligence studies.With this thesis, 21 parameters taken from the Drinking Water Treatment Plant, the analysis sequence number and the average temperature value of the day to which the data belong, 23 parameters belonging to 826 days and 6 SCADA parameters were analyzed. Data normalization was performed before analysis. With 11 regression models, including Multi-Output Regression, the dataset was evaluated by cross-validation results. Data augmentation technique was used to increase accuracy. In this way, the number of data was increased to 5598. K-fold and repeated k-fold methods were used for test and training sets. The results were shared through tables. With this thesis, it has contributed to the elimination of the damages that may occur in the short or long term as a result of human intervention in the parameters of a substance such as drinking water, which is of vital importance for the society.