Etkili girdi parametrelerinin çoklu regresyon ile belirlendiği su sertliğinin ANFIS yöntemi ile tahmin edilmesi

Abstract

Su sertliği; özellikle içme suları, endüstri suları ve hizmet suyu alanlarında kullanım hususunda önemli bir kalite özelliğidir. Kalsiyum (Ca), magnezyum (Mg) ve bikarbonat (HCO3) tuzları ile suyun geçici sertliği; klor (CL), fosfat (PO43), nitrat (NO3), sülfat (SO4) ve silikat tuzlarıyla da suyun kalıcı sertliği oluşmaktadır. Çalışmada, Fırat Havzası üzerinde bulunan 2119 nolu Kemahboğazı akım gözlem istasyonu (AGİ) için Anfis modelleri ile su sertliğinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Na, K, CO3, HCO3, CL, SO4, EC, sıcaklık (T), pH ve su miktarı (SM) verileri girdi olarak kullanılmıştır. Ancak modeller oluşturulurken parametre sayısının fazla olması kurulacak Anfis modellerinin sayısını arttırmakta ve bu modeller içerisinden en iyi modeli seçmeyi de zorlaştırmaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelebilmek için Anfis modellerinde kullanılacak etkili parametrelerin belirlenebilmesi için çoklu regresyon modeli kurulmuştur. Oluşturulan çoklu regresyon modeline her parametre sırası ile eklenerek Düzeltilmiş R² değerlerindeki değişmeler gözlemlenerek Anfis modelinde kullanılacak etkili parametreler belirlenmiştir. Çoklu regresyon sonucu girdi parametrelerinin CL, EC, HCO3 ve SO4 olarak seçilmesine karar verilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında bu parametrelerin farklı kombinasyon ve alt küme sayıları ile Anfis modellemeleri oluşturulmuştur. Tüm sonuçlar eğitim ve test verileri için R², ağırlıklı karesel hata ve Wilcoxon testi değerleri belirlenmiş ve su sertliğinin belirlenmesinde kullanılabilecek modeller gösterilmiştir.

Water hardness; It is an important quality feature especially for use in drinking water, industrial water and service water areas. Temporary hardness of water occurs with calcium (Ca), magnesium (Mg) and bicarbonate (HCO3) salts; Permanent hardness of water occurs with chlorine (CL), phosphate (PO43), nitrate (NO3), sulfate (SO4) and silicate salts. In this study, it is aimed to predict water hardness with Anfis models for Kemahboğazı flow observation station (AGI) no 2119 on the Euphrates Basin. For this purpose, Na, K, CO3, HCO3, CL, SO4, EC, temperature (T), pH and water content (SM) data were used as inputs. However, when the models are created, the high number of parameters increases the number of Anfis models to be installed and makes it difficult to choose the best model among these models. In order to overcome this difficulty, a multiple regression model was established to determine the effective parameters to be used in the Anfis models. The effective parameters to be used in the Anfis model were determined by observing the changes in the adjusted R² values by adding each parameter to the created multiple regression model in order. As a result of multiple regression, it was decided to choose the input parameters as CL, EC, HCO3 and SO4. In the second part of the study, Anfis models were created with different combinations and subset numbers of these parameters. R², weighted square error and Wilcoxon test values were determined for all results, training and test data, and models that can be used to determine water hardness are shown.