Abstract:

Biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ), su kalitesinin yönetimi ve planlamasında en önemli parametrelerden biri olarak gösterilmektedir. Fakat son derece önemli olan bu parametrenin ölçümü zordur ve ölçüm sonuçlarının elde edilmesi 5 gün gibi uzun bir sure almaktadır. Ölçümlerin zorluğu ve zaman alması ölçümlerin maliyetini de arttırmaktadır. Bu tür zorlukların üstesinden gelmek için bilim adamları bazı metotlar geliştirme yoluna gitmişlerdir. Bu metotlardan birisi de son zamanlarda literatürde sıkça kullanılan yapay zeka modelleridir. Bu çalışmada bir atıksu arıtma tesisinin girişindeki BOİ yapay zeka metotlarından olan yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. YSA modelinin kurulmasında atıksu arıtma tesisinin girişindeki günlük kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), günlük su debisi (Qw), günlük askıda katı madde (AKM), günlük toplam azot (N) ve günlük toplam fosfor (P) parametreleri girdi olarak kullanılırken günlük BOİ parametresi ise çıktı olarak kullanılmıştır. Ayrıca, en iyi sonucu veren modelin araştırılmasında çeşitli girdi kombinasyonları kullanılarak BOİ tahminleri yapılmıştır. YSA modellerinin çıktılarının performansları, determinasyon katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (OMH) ve ortalama karesel hata (OKH) gibi hata performans fonksiyonları kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca YSA sonuçları çoklu regresyon analizi (ÇRA) sonuçları ile de karşılaştırılmıştır. Performans sonuçlarına bakıldığında YSA modelinin BOİ tahmininde ÇRA’ dan çok daha etkili bir model olduğu ve gerçeğe çok yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.

Keywords: