Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Diyarbakır Kenti içmesuyu ihtiyacının genetik ifadeli programlama ile modellenmesi

Yıl 2018, Cilt: 9 Sayı: 2, 859 - 870, 25.09.2018

Öz

Evsel su ihtiyacı, ticaret, sanayi, hizmet sektörü, turizm, hayvan su ihtiyacı, özel ihtiyaçlar ve su kayıpları toplam su ihtiyacını oluşturmaktadır. Yerleşim yerlerinin hâlihazır veya gelecekteki içme suyu ihtiyacının belirlenmesinde nüfus tahmin yöntemleri kullanılmasına rağmen günümüzde içme suyu ihtiyacı veya tüketimini etkileyen daha birçok parametrenin var olduğu bir gerçektir. Bu çalışmada, Diyarbakır Kenti için 2005–2014 yılları arasında ilgili kurum ve kuruluşlardan temin edilen şebekeye verilen su miktarı, şebekede oluşan su kayıpları, tahakkuk, sıcaklık, nem, nüfus, yağış, gelişmişlik durumunu gösteren Gayrı Safi Yurtiçi Hâsıla (GSYH) ve içmesuyu abone sayısı gibi parametrelerin verileri kullanılmıştır. Su talebi ve içmesuyu tüketimini etkileyen bu parametrelerin verileri ile gelecekteki içmesuyu ihtiyacı tahmini için bir yapay zekâ tekniği olan Genetik İfadeli Programlamaya dayalı modeller oluşturulmuştur. İçmesuyu talep ve tahmininde Genetik İfadeli Programlama ile farklı modeller oluşturularak, tüketime etki eden parametrelerin etkileri incelenmiştir. Ayrıca oluşturulan farklı modellerin performanslarını değerlendirmek için Determinasyon Katsayısı (R2) ve Ortalama Karesel Hatanın Karekökü (RMSE) gibi istatistiksel değerlere göre modellerin tahmin değerleri ölçülen değerlerle karşılaştırılmış ve oldukça önemli sonuçlar elde edilmiştir.

Kaynakça

  • Adamowski, F., (2008), Peak Daily Water Demand Forecast Modeling Using Artificial Neural Networks. J. Water Resour. Plann. Manage, 134: 119-28. Ajbar, A., Ali, E., (2012), Water Demand Prediction for Touristic Mecca City in Saudi Arabia using Neural Networks, International Scholarly and Scientific Research, 6(5).Akdağ R., (2015), Kentsel Su Sunumunda Bir Yönetim Aracı Olarak Su Talep Tahmini. Niğde Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fak. Dergisi, 8(3). Altunkaynak, A., Özger, M., Çakmakçı, M., (2005), Water Consumption Prediction of Istanbul City by Using Fuzzy Logic Approach, Water Research Management,19: 641- 654.Aslan, B., (2017), Diyarbakır Kenti İçmesuyu İhtiyacının Genetik İfadeli Programlama İle Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Dicle üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Diyarbakır, Billings, R.B., Agthe, D.E., (1998), State-Space versus Multiple Regression for Forecasting Urban Water Demand, Journal of Water Resources Planning and Management, 124(2)Cassuto, A. E., Ryan, S., (1979), Effect of Price on the residential Demand for Water Within an acency, JAWRA, Journal of the American Water Resources Association, , 15: 345–353.Devlet Su İşleri Faaliyet Raporu; DSİ., 2014 Ankara, Ferreira, C., (2001) Gene Expression Programming: A New Adaptive Algorithm for Solving Problems and The Evolution Of Computer Programs. Complex Systems,Ferreira, C., (2004), Gene Expression Programming and the Evolution of Computer Programs, Idea Group Publishing,Ferreira, C., (2006), Gene Expression Programming: Mathematical Modeling by an Artificial Intelligence, 2nd Ed., Springer-Verlag, Germany,Güven, A., Günal M., (2008), Genetic Programming Approach for Prediction of Local Scour Downstream of Hydraulic Structures, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 134:2 241-249Howe, C. W., F. P. Linaweaver Jr., (1967), The impact of price on residential water demand and its relation to system design and price structure, Water Resour. Res., 3(1), 13–32Koza, J. R., (1992), Genetic Programming: on the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT, Cambridge, UK,Maidment, D. R., Miaou, S.P., Crawford, M. M., (1985), Transfer Function Models of Daily Urban Water Use, Water Resour. Res., 21(4), 425–432Mermer, M., (2007), Kentsel İçmesuyu İhtiyacının Yapay Sinir Ağlarıyla Tahmini, Yüksek Lisans Tezi, Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Manisa, White, S.,Robinson, J., Cordel, D., Jho, M., Milne, G., (2003), Urban Water Demand Forecasting and Demand Management: Research Needs Review and Recommendations, Astralia:Water Services Association of Australia. Wu L, Zhou H., (2010),Urban Water Demand Forecasting Based on HP Filter and Fuzzy Neural Network, Journal of Hydroinformatics, 12, 172-184
Yıl 2018, Cilt: 9 Sayı: 2, 859 - 870, 25.09.2018

Öz

Kaynakça

  • Adamowski, F., (2008), Peak Daily Water Demand Forecast Modeling Using Artificial Neural Networks. J. Water Resour. Plann. Manage, 134: 119-28. Ajbar, A., Ali, E., (2012), Water Demand Prediction for Touristic Mecca City in Saudi Arabia using Neural Networks, International Scholarly and Scientific Research, 6(5).Akdağ R., (2015), Kentsel Su Sunumunda Bir Yönetim Aracı Olarak Su Talep Tahmini. Niğde Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fak. Dergisi, 8(3). Altunkaynak, A., Özger, M., Çakmakçı, M., (2005), Water Consumption Prediction of Istanbul City by Using Fuzzy Logic Approach, Water Research Management,19: 641- 654.Aslan, B., (2017), Diyarbakır Kenti İçmesuyu İhtiyacının Genetik İfadeli Programlama İle Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Dicle üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Diyarbakır, Billings, R.B., Agthe, D.E., (1998), State-Space versus Multiple Regression for Forecasting Urban Water Demand, Journal of Water Resources Planning and Management, 124(2)Cassuto, A. E., Ryan, S., (1979), Effect of Price on the residential Demand for Water Within an acency, JAWRA, Journal of the American Water Resources Association, , 15: 345–353.Devlet Su İşleri Faaliyet Raporu; DSİ., 2014 Ankara, Ferreira, C., (2001) Gene Expression Programming: A New Adaptive Algorithm for Solving Problems and The Evolution Of Computer Programs. Complex Systems,Ferreira, C., (2004), Gene Expression Programming and the Evolution of Computer Programs, Idea Group Publishing,Ferreira, C., (2006), Gene Expression Programming: Mathematical Modeling by an Artificial Intelligence, 2nd Ed., Springer-Verlag, Germany,Güven, A., Günal M., (2008), Genetic Programming Approach for Prediction of Local Scour Downstream of Hydraulic Structures, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 134:2 241-249Howe, C. W., F. P. Linaweaver Jr., (1967), The impact of price on residential water demand and its relation to system design and price structure, Water Resour. Res., 3(1), 13–32Koza, J. R., (1992), Genetic Programming: on the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT, Cambridge, UK,Maidment, D. R., Miaou, S.P., Crawford, M. M., (1985), Transfer Function Models of Daily Urban Water Use, Water Resour. Res., 21(4), 425–432Mermer, M., (2007), Kentsel İçmesuyu İhtiyacının Yapay Sinir Ağlarıyla Tahmini, Yüksek Lisans Tezi, Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Manisa, White, S.,Robinson, J., Cordel, D., Jho, M., Milne, G., (2003), Urban Water Demand Forecasting and Demand Management: Research Needs Review and Recommendations, Astralia:Water Services Association of Australia. Wu L, Zhou H., (2010),Urban Water Demand Forecasting Based on HP Filter and Fuzzy Neural Network, Journal of Hydroinformatics, 12, 172-184
Toplam 1 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Fevzi Önen 0000-0002-2368-1035

Behzat Aslan Bu kişi benim 0000-0002-9143-3957

Nizamettin Hamidi 0000-0002-2368-1035

Yayımlanma Tarihi 25 Eylül 2018
Gönderilme Tarihi 27 Şubat 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Cilt: 9 Sayı: 2

Kaynak Göster

IEEE F. Önen, B. Aslan, ve N. Hamidi, “Diyarbakır Kenti içmesuyu ihtiyacının genetik ifadeli programlama ile modellenmesi”, DÜMF MD, c. 9, sy. 2, ss. 859–870, 2018.
DUJE tarafından yayınlanan tüm makaleler, Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. Bu, orijinal eser ve kaynağın uygun şekilde belirtilmesi koşuluyla, herkesin eseri kopyalamasına, yeniden dağıtmasına, yeniden düzenlemesine, iletmesine ve uyarlamasına izin verir. 24456