Julia ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak içme suyu arıtma tesisleri için yapay zekâ uygulaması

Julia, anında derleme yapan dinamik bir programlama dilidir. Yapay zekâ çalışmalarının gereksinim duyduğu matematiksel hesaplamalar ve üst düzey algoritmalar için MIT tarafından tasarlanmıştır. Bu tez ile İçme Suyu Arıtma Tesisinden alınan 21 parametre, analiz sıra numarası ve verinin ait olduğu güne ait ortalama sıcaklık değerinin oluşturduğu 826 güne ait 23 parametre ile 6 SCADA parametresinin analizleri yapıldı. Analizler öncesinde veri normalleştirmesi yapıldı. Çok Çıktılı Regresyon dahil 11 regresyon modeli ile veri kümesi çapraz doğrulama sonuçları ile değerlendirildi. Doğruluğu artırmak için veri çoğaltma tekniği kullanıldı. Bu şekilde veri sayısı 5598'e çıkartıldı. Test ve eğitim kümeleri için k-fold ve tekrarlı k-fold yöntemleri kullanıldı. Sonuçlar tablolar aracılığıyla paylaşıldı. Bu tez ile içme suyu gibi toplum için hayati öneme sahip bir maddenin çoğu tesiste insanlar tarafından parametrelere müdahale edilmesi sonucu kısa veya uzun vadede oluşabilecek zararların bu şekilde ortadan kaldırılmasına katkıda bulunuldu.