AKARSULARDA ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN KONSANTRASYONUNUN REGRESYON TABANLI YÖNTEMLERLE MODELLENMESİ: HARŞİT ÇAYI ÖRNEĞİ

• Published in: Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering Vol. 27; no. 1; pp. 309 - 324
• Main Authors: NACAR, Sinan, BAKİ, Osman Tuğrul, BAYRAM, Adem
• Format: Journal Article
• Language: Turkish; English
• Published: Bursa Uludag University 01.04.2022
• Subjects: dissolved oxygen concentration; mars method; mars yöntemi; modeling; modelleme; regression analysis; regresyon analizi; treenet method; treenet yöntemi; çözünmüş oksijen konsantrasyonu
• ISSN: 2148-4147; 2148-4155
• DOI: 10.17482/uumfd.950465

Bu çalışmada çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) ve TreeNet gradyan arttırma makinesi (TreeNet) isimli regresyon tabanlı yöntemler kullanılarak çözünmüş oksijen (ÇO) konsantrasyonu modellemesi amaçlanmıştır. Modelleme çalışmasında kentsel atıksuları bünyesine alarak yer yer kirlenen Harşit Çayı (Gümüşhane) üzerinde belirlenmiş altı su kalitesi gözlem istasyonunda, 15 gün aralıklarla ve 24 kez yerinde gerçekleştirilen ÇO konsantrasyonu (mg/L), sıcaklık (°C), pH ve elektriksel iletkenlik (mS/cm) ölçümleri yanı sıra akarsudan alınan su örneklerinde laboratuvarda gerçekleştirilen sertlik (°dH) tayinleri neticesinde elde edilen veriler kullanılmıştır. Elde edilen veri setinin % 80’i kurulan modellerin eğitilmesinde geriye kalan % 20’si ise söz konusu modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Kurulan modellerin eğitim ve test veri seti performanslarını değerlendirmek amacıyla ortalama karesel hatanın karekökü (OKHK), ortalama mutlak hata (OMH), ortalama rölatif hata (ORH) ve determinasyon katsayısı (R2) performans istatistikleri kullanılmıştır. En düşük OKHK, OMH ve ORH ile en yüksek R2 değerleri eğitim veri seti için sırasıyla 0,2247 mg/L, 0,0666 mg/L, % 0,66 ve 0,9995 olarak TreeNet yönteminden, test veri seti için ise 0,2911 mg/L, 0,2336 mg/L, % 2,27 ve 0,9992 olarak MARS yönteminden elde edilmiştir. Her iki veri seti için ortalamalar dikkate alındığında ise, MARS yönteminden elde edilen performans değerlerinin TreeNet yönteminden elde edilenlere kıyasla daha iyi olduğu sonucuna ulaşılmıştır.