Etkili Girdi Parametrelerinin Çoklu Regresyon ile Belirlendiği Su Sertliğinin ANFIS Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

Authors : Ramazan ACAR, Kemal SAPLIOĞLU

Pages : 1413-1424

Doi:10.35414/akufemubid.1147492

View : 23 | Download : 9

Publication Date : 2022-12-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Su sertliği; özellikle içme suları, endüstri suları ve hizmet suyu alanlarında kullanım hususunda önemli bir kalite özelliğidir. Kalsiyum insert ignore into journalissuearticles values(Ca);, magnezyum insert ignore into journalissuearticles values(Mg); ve bikarbonat insert ignore into journalissuearticles values(HCO3); tuzları ile suyun geçici sertliği; klor insert ignore into journalissuearticles values(CL);, fosfat insert ignore into journalissuearticles values(PO43);, nitrat insert ignore into journalissuearticles values(NO3);, sülfat insert ignore into journalissuearticles values(SO4); ve silikat tuzlarıyla da suyun kalıcı sertliği oluşmaktadır. Çalışmada, Fırat Havzası üzerinde bulunan 2119 nolu Kemahboğazı akım gözlem istasyonu insert ignore into journalissuearticles values(AGİ); için Anfis modelleri ile su sertliğinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Na, K, CO3, HCO3, CL, SO4, EC, sıcaklık insert ignore into journalissuearticles values(T);, pH ve su miktarı insert ignore into journalissuearticles values(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.
Keywords : Su sertliği, Anfis, Çoklu Regresyon, Su kalitesi, Düzeltilmiş R², Wilcoxon