Arı algoritması'nın yapay sinir ağı öğrenmesi için kullanımı ve atıksu arıtma tesis kontolü uygulaması

Bu tezin çerçevesi her geçen gün artan çevre sorunları içerisinde yer alan atıksu arıtıma problemine yine aynı oranda artan bir ivme ile hayatımıza giren yapay zeka teknolojilerine dayalı çözüm arayışı olarak çizebiliriz. Birinci bölümdeki genel bir girişi takiben atıksu tanımı ve özellikleri ile çevre koruma ve atıksu bertarafı ilgili mevzuatlar, atıksu arıtma yöntemleri, atıksu arıtma tesisleri ve uygulama çalışmasının yapıldığı Karaman atıksu arıtma tesisinin tanıtımına yer verilmiştir. Tezin ilerleyen bölümlerinde Yapay Sinir Ağı (YSA), Genetik Algoritma (GA) ve Arı Algoritmaları (AA) gözden geçirilmiştir. Kirlilik ölçme işlemlerinin uzun süreçler alması, maliyet, zaman zaman bunların sonuçlarının acil değerlendirilmek durumunda kalınması gibi sebeplerden dolayı giriş parametrelerine göre çıkış değerlerini hızlı bir şekilde tahmin eden bir sistem gereksinimi bu çalışmanın başlangıcı için ana sebep olmuştur. Bunun yanında, atıksu arıtma tesislerinde yaşanan temel problemlerden olan kısa süreli gelen ve ölçümlere yansımayan anlık aşırı kirlik yüküdür. Tesis kontrol parametrelerinin testleri yapıldığında çıkan sonuçlar ile geçmiş veriler ışığında yapılacak tahmin verilerinin karşılaştırılarak aşırı sapma durumunda anlık aşırı kirlilik yükünün tespiti ve gerekli önlemlerin alınması mümkün olması da bu çalışmaya ivme kazandıran diğer bir unsur olmuştur. Uygulama bölümünde Kaliforniya Irvine Üniversitesi Makine Öğrenmesi kütüphanesinde yer alan atıksu veri tabanı ile Adapazarı Büyükşehir Belediyesine bağlı ADASU Karaman atıksu arıtma tesisi verileri kullanılarak, Yapay Sinir Ağı modelinin eğitimleri klasik geri yayılım metodu, genetik algoritma ve arı algoritması ile sağlanmış ve test sonuçları alınmıştır. Son olarak arı algoritmasının yapay sinir ağı eğitiminde başarılı bir şekilde uygulanması ve elde edilen model ile atıksu arıtma tesis kontrolünde faydalanılmasının mümkün olabileceği ortaya konmuştur. Ayrıca arı algoritması ile yapılabilecek muhtemel yeni çalışmalar da bu çerçevede değerlendirilmiştir.