Atık Su Miktarının ARIMA ve Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering,
Год журнала:
2025,
Номер
25(2), С. 359 - 368
Опубликована: Март 28, 2025
Atık
su
akış
tahmini,
atık
arıtma
tesislerinin
doğru
ve
etkin
bir
şekilde
yönetimi
için
anahtar
rol
oynamaktadır.
Kontrolsüz
şehirleşme,
nüfus
artışları,
iklim
değişikliğinden
kaynaklı
aşırı
yağışlar
altyapı
yetersizlikleri
gibi
nedenlerden
kaynaklanan
tutarsız
veri
belirsizlikler
tahminini
güçleştirmektedir.
Bu
kapsamda
uzun
vadeli
eğilimleri
kapsayacak
etkili
tahmin
modellerinin
kullanılması
ihtiyacı
belirgin
hale
gelmiştir.
çalışmada
Samsun’un
Doğu
İleri
Biyolojik
Su
Arıtma
Tesisi
miktarının
zaman
serisi
analiz
modeli
olan
ARIMA
yapay
sinir
ağları
ile
edilmesi
amaçlanmıştır.
Bir
yıllık
süreye
karşılık
gelen
günlük
miktarı
verileri
kullanılan
modellerin
performansları
RMSE,
MAE
MAPE
değerleri
açısından
karşılaştırılmıştır.
(2,
1,
2)
daha
yüksek
doğrulukta
performans
göstermiştir.
Modeling of diatom indices (Bdı, Tdı and Gdı) based on the physico-chemical structure of the river ecosystem with machine learning and artificial intelligence methods; a comparative example
Environment Development and Sustainability,
Год журнала:
2025,
Номер
unknown
Опубликована: Май 7, 2025
Язык: Английский