Atıf Sayısı
9
Görüntüleme
8
İndirme
1
Bu çalışmada, Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Mantık (USBM) yaklaşımı ile ekonomik ve iklim şartları gibi faktörlere bağlı olarak değişen aylık su kullanımının tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bunun için, toplam 108 adet veri toplanmış ve eğitim ve test olarak iki gruba ayrılmıştır. Çeşitli giriş değişkenlerin değişik bileşenlerinden oluşan modeller kurulmuş ve aylık su tüketiminin tahmini için en uygun model yapısı araştırılmıştır. Kurulan her bir model USBM yöntemi ile eğitilerek test edilmiş ve gözlem değerleri ile karşılaştırılarak en uygun model yapısı belirlenmiştir. Bu amaçla, Korelasyon Katsayısı (CORR), Verimlilik (E) ve Karesel Hataların Ortalamasının Karekökü (RMSE) gibi çeşitli performans değerlendirme ölçütleri hesaplanmıştır. Daha sonra, daha doğru ve güvenilir bir karşılaştırma ve değerlendirme yapmak için, en uygun model aynı veri seti kullanılarak Çoklu Regresyon Yöntemi (ÇRY) ile çözülmüş ve test edilmiştir. Her iki yöntem sonuçları karşılaştırılarak performansları değerlendirilmiştir. Elden edilen sonuçlar, USBM yönteminin aylık su tüketimi tahmininde regresyon yöntemine göre daha iyi sonuçlar verdiğini ve su tüketimi tahmininde etkili bir şekilde uygulanabileceğini göstermiştir.
This study aims to predict the monthly water consumption variing depending on factors such as economic and climate conditions and the Adjusted Nervous Bullying Logic (USBM) approach. For this purpose, a total of 108 data were collected and divided into two groups as training and testing. Models consisting of different components of different input variables have been established and the most suitable model structure for estimating monthly water consumption has been studied. Each installed model has been trained and tested using the USBM method and the most suitable model structure has been determined compared to the observation values. For this purpose, various performance assessment criteria, such as Correlation ratio (CORR), Efficiency (E) and Quadratic Error Rate (RMSE) are calculated. Then, to make a more accurate and reliable comparison and evaluation, the most suitable model was solved and tested with the Multiple Regression Method (CRY) using the same data set. The results of both methods are compared. The results showed that the USBM method provides better results than the regression method in the monthly water consumption forecast and can be effectively applied in the water consumption forecast.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
