Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorAcar, Ramazan
dc.contributor.authorSaplıoğlu, Kemal
dc.date.accessioned2023-10-24T07:20:28Z
dc.date.available2023-10-24T07:20:28Z
dc.date.issued28.12.2022en_US
dc.identifier.citationAcar, R. & Saplıoğlu, K. (2022). Etkili Girdi Parametrelerinin Çoklu Regresyon ile Belirlendiği Su Sertliğinin ANFIS Yöntemi ile Tahmin Edilmesi . Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi , 22 (6) , 1413-1424 . DOI: 10.35414/akufemubid.1147492en_US
dc.identifier.issn2149-3367
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/akufemubid/issue/73849/1147492
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11630/11291
dc.description.abstractSu 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.en_US
dc.description.abstractWater 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.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAfyon Kocatepe Üniversitesien_US
dc.identifier.doi10.35414/akufemubid.1147492en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSu Sertliğien_US
dc.subjectAnfisen_US
dc.subjectÇoklu Regresyonen_US
dc.subjectSu kalitesien_US
dc.subjectDüzeltilmiş R²en_US
dc.subjectWilcoxonen_US
dc.subjectWilcoxonen_US
dc.subjectWater hardnessen_US
dc.subjectANFISen_US
dc.subjectMultiple Regressionen_US
dc.subjectWater qualityen_US
dc.subjectAdjusted R²en_US
dc.titleEtkili girdi parametrelerinin çoklu regresyon ile belirlendiği su sertliğinin ANFIS yöntemi ile tahmin edilmesien_US
dc.title.alternativeEstimation of water hardness by ANFIS method in which effective ınput are determined by multiple regressionen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalFen ve Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.departmentTunceli Munzur Üniversitesi, Süleyman Demirel Üniversitesien_US
dc.authorid0000-0001-5864-0076en_US
dc.authorid0000-0003-0016-8690en_US
dc.identifier.volume22en_US
dc.identifier.startpage1413en_US
dc.identifier.endpage1424en_US
dc.identifier.issue6en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster