DENETİMLİ MAKİNE ÖĞRENME YÖNTEMLERİ İLE YÜZEY SU KALİTESİNİN SINIFLANDIRILMASI
Anahtar Kelimeler:
Su Kalitesi, Denetimli Makine Öğrenme Yöntemleri, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon, Rassal OrmanÖzet
Dünya yüzeyinin %70’i sularla kaplıdır ve su yaşamın devamı için hayati önem taşıyan doğal kaynaklardan biridir. Dünya nüfusunun, sanayileşmenin ve kentleşmenin hızla artması kullanılabilir tatlı su kaynaklarının hızla azalmasına ve su kirliliğinin artmasına neden olmaktadır. Su kalitesini bozan bu kirleticilerin tespiti ve kontrolü pahalı ve zaman alıcı laboratuvar çalışmaları ile sürdürülmektedir. Ancak akıllı sistemlerdeki gelişim ve küresel iklim sorunu nedeniyle daha hızlı ve ucuz tespit yöntemlerinin kullanılmasını gündeme getirmiştir. Birçok gelişmiş ülke nehir su kalitesinin izlenmesi için yapay zekaya dayalı yöntemleri kullanmaya başlamıştır. Bu çalışmada nehir su kalitesinin izlenmesinde faydalı olacak 4 farklı denetimli makine öğrenme yöntemi tanıtılmış ve Sakarya Nehri üzerinden seçilen üç istasyondaki geçmiş veriler kullanılarak su kalitesi tespitindeki performansları karşılaştırılmıştır. Destek vektör makineleri, rassal orman, lineer diskriminant analizi ve lojistik regresyon yöntemleri yardımıyla ikişerli olarak istasyonların su kalitesinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Dengeli bir veri yapısına sahip olduğundan doğruluk kriterine göre suyun değişimini izlemede en yüksek performansa sahip yöntemin destek vektör makineleri olduğu belirlenmiştir.
