Bir nehir sistemi için en uygun su kalitesi izleme ağının tasarımını genetik algoritma ve yapay sinir ağı kullanılarak gerçekleştirecek, web tabanlı bir yazılımın geliştirilmesi

Su kalitesi alanında onlarca yıllık faaliyetlere rağmen, su kalitesi istasyonlarının yerleri halen birçok durumda ampirik yöntemlerle tespit edilmektedir. Bu çalışmanın temel amacı,NSGA-II algoritması, coğrafi bilgi sistemi teknolojisi ve açık kaynaklı araçları kullanarak nehirlerdeki su kalitesi izleme istasyonları ağının etkin tasarımı için web tabanlı bir uygulama geliştirmektir. Sonuç olarak, kullanıcılar bu programı masaüstü tabanlı uygulamaları kullanma sorunu ve bunları kullanmanın karmaşıklığı olmadan yalnızca internet ve web tarayıcısına erişimle programı kolayca kullanabilirler. Bu amaçla öncelikle nehir suyu kalite izleme istasyonları ağının tasarımında izlemenin genel hedefleri belirlendi ve fitness fonksiyonu tasarlandı. Ardından Visual Studio ortamında C# programlama dili kullanılarak bir web tabanlı uygulama gerçekleştirildi. Bu web tabanlı uygulama gerekli verileri Shapefile formatında alır ve NSGA-II uyguladıktan sonra web ve harita üzerinde su izleme istasyonlarının optimal yerlerini gösterir. Su kalitesi izleme istasyonlarının optimal yerlerini bulmak için,NSGA-II algoritma farklı nesil sayısında çalıştırıldı. 2500 neslinde Pareto optimal cevaplar elde edildi.NSGA-II sonuçları ile Analitik Hiyerarşik süreç ve Bulanık Mantık yöntemlerinin sonuçları karşılaştırıldığında, bu yöntemlerin sonuçlarının büyük ölçüde uyumlu olduğu gözlemlendi. Bir sonraki adımda, nehir suyu kalitesi izleme istasyonları optimal yerlerin bulunmasını hızlandırmak için GA ile optimize edilmiş çok katmanlı Perceptron sinir ağı (MLP) kullanıldı, Ve MLP sonuçları, NSGA-II sonuçları ile istatistiksel göstergelerle değerlendirildi. Momentum öğrenme kuralı ve Conjugate Gradiant öğrenme kuralı ile MLP sonuçları, 0.185 ve 0.163 hatalarla NSGA-II sonuçlarına benzer sonuçlar gösterdi.