Yayın:
Nilüfer çayı su kirliliğinin yapay sinir ağı ile değerlendirilmesi

dc.contributor.advisorElmacı, Ayşe
dc.contributor.authorBozdemir, Selma
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.contributor.orcid0000-0002-7142-8544
dc.contributor.orcid0000-0002-1762-1140
dc.date.accessioned2020-06-03T08:58:34Z
dc.date.available2020-06-03T08:58:34Z
dc.date.issued2019-09-24
dc.description.abstractBu çalışmada, Bursa Büyükşehir Belediyesi Bursa Su ve Kanalizasyon İdaresi Genel Müdürlüğü (BUSKİ)’ nden alınan, Nilüfer Çayına ait kirlilik parametreleri (pH, Sıcaklık (◦c), İletkenlik, Nitrat Azotu (NO₃N) (mg/L), Bakır (Cu) (mg/L),Nikel (Ni) (mg/L), Kurşun (Pb) (mg/L), Çinko (Zn) (mg/L), Demir (Fe)(mg/L) ve Mangan (Mn) (mg/L) Yapay Sinir Ağı (YSA) analizine göre değerlendirilmiştir. Bu kapsamda Bursa ‘daki Deliçay deresi, Ayvalı deresi, Hasanağa deresi ve Çayönü deresi ölçüm sonuçları alınmıştır. Neurosolution Yapay Sinir Ağı (YSA) programında Nilüfer Çayındaki kirlilik parametreleri ile pH, sıcaklık, NO₃-N ve Zn kolerasyon yaptırılarak birbirleri ile ilişkilerine bakılmıştır. Yapay Sinir Ağı (YSA) sonucu elde edilen r² sonucu 1 olduğu için karşılaştırılan bağımsız değişkenlerin (ph, sıcaklık, NO₃-N ve Zn) kirlilik parametreleri ile %100’ünü açıklayabileceği belirlenmiş olmaktadır.
dc.description.abstractIn the present study, the pollution parameters (pH, Temperature (◦C), Conductivity, Nitrate Nitrojen (NO₃-N) (mg / L), Copper (Cu) (mg / L), Nickel (Ni) (mg / L), Bullet (Pb) (mg / L), Zinc (Zn) (mg / L), İron (Fe) (mg/L), Manganese (Mn) (mg/L) of the Nilufer Stream taken from the Bursa Metropolitan Municipality General Directorate of Water and Sewerage Administration (BUSKI) were evaluated according to Artificial Neural Network (ANN) analysis. In this context, the measurement result of Deliçay stream, Ayvalı stream, Hasanağa stream and Çayönü stream in Bursa. İn the Neurosolution Artificial Neural Network (ANN) program, the pollution parameters in Nilüfer Creek and pH, temperature, NO₃-N and Zn were correlated and their relationships were examined. Since r² result is 1 as a result of Artificial Neural Network (ANN), it is determined that compared independent variables (pH, temperature, NO₃-N and Zn) can explain %100 of pollution parameters.
dc.format.extentVII, 34 sayfa
dc.identifier.citationBozdemir, S. (2019). Nilüfer Çayı su kirliliğinin yapay sinir ağı ile değerlendirilmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/10994
dc.language.isotr
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectNilüfer Çayı
dc.subjectNilüfer Creek
dc.subjectSu kirliliği
dc.subjectYapay sinir ağı
dc.subjectWater pollution
dc.subjectArtificial neural network
dc.titleNilüfer çayı su kirliliğinin yapay sinir ağı ile değerlendirilmesi
dc.title.alternativeEvaluation of Nilüfer Creek water pollution with artificial neural network
dc.typemasterThesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü/Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Dosyalar

Orijinal seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
Ad:
605683.pdf
Boyut:
1.36 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama

Lisanslı seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama