Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11499/41404
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Fırat, Mahmut | - |
dc.contributor.author | Yurdusev, M. Ali | - |
dc.contributor.author | Mermer, Mutlu | - |
dc.date.accessioned | 2022-05-17T12:05:04Z | - |
dc.date.available | 2022-05-17T12:05:04Z | - |
dc.date.issued | 2008 | - |
dc.identifier.issn | 1300-1884 | - |
dc.identifier.issn | 1304-4915 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11499/41404 | - |
dc.description.abstract | 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. | en_US |
dc.language.iso | tr | en_US |
dc.relation.ispartof | Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.title | Uyarlamalı sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile aylık su tüketiminin tahmini | en_US |
dc.title.alternative | Monthly water demand forecasting by adaptive neuro-fuzzy inference system approach | en_US |
dc.type | Other | en_US |
dc.identifier.volume | 23 | en_US |
dc.identifier.issue | 2 | en_US |
dc.identifier.startpage | 449 - 457 | - |
dc.identifier.startpage | 449 | en_US |
dc.identifier.endpage | 457 | en_US |
dc.trdizinedit | $$TRDizinEdit$$ | - |
dc.relation.publicationcategory | Diğer | en_US |
dc.identifier.trdizinid | 77465 | en_US |
dc.identifier.scopusquality | Q2 | - |
dc.owner | Pamukkale University | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.languageiso639-1 | tr | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Other | - |
Appears in Collections: | Mühendislik Fakültesi Koleksiyonu TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
UYARLAMALI S__N__RSEL BULANIK MANTIK YAKLA__IMI __LE AYLIK SU T__KET__M__N__N TAHM__N__[.pdf | 336.93 kB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
154
checked on Aug 24, 2024
Download(s)
28
checked on Aug 24, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.