Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/10994
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorElmacı, Ayşe-
dc.contributor.authorBozdemir, Selma-
dc.date.accessioned2020-06-03T08:58:34Z-
dc.date.available2020-06-03T08:58:34Z-
dc.date.issued2019-09-24-
dc.identifier.citationBozdemir, S. (2019). Nilüfer Çayı su kirliliğinin yapay sinir ağı ile değerlendirilmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/10994-
dc.description.abstractBu çalışmada, Bursa Büyükşehir Belediyesi Bursa Su ve Kanalizasyon İdaresi Genel Müdürlüğü (BUSKİ)’ nden alınan, Nilüfer Çayına ait kirlilik parametreleri (pH, Sıcaklık (◦c), İletkenlik, Nitrat Azotu (NO₃N) (mg/L), Bakır (Cu) (mg/L),Nikel (Ni) (mg/L), Kurşun (Pb) (mg/L), Çinko (Zn) (mg/L), Demir (Fe)(mg/L) ve Mangan (Mn) (mg/L) Yapay Sinir Ağı (YSA) analizine göre değerlendirilmiştir. Bu kapsamda Bursa ‘daki Deliçay deresi, Ayvalı deresi, Hasanağa deresi ve Çayönü deresi ölçüm sonuçları alınmıştır. Neurosolution Yapay Sinir Ağı (YSA) programında Nilüfer Çayındaki kirlilik parametreleri ile pH, sıcaklık, NO₃-N ve Zn kolerasyon yaptırılarak birbirleri ile ilişkilerine bakılmıştır. Yapay Sinir Ağı (YSA) sonucu elde edilen r² sonucu 1 olduğu için karşılaştırılan bağımsız değişkenlerin (ph, sıcaklık, NO₃-N ve Zn) kirlilik parametreleri ile %100’ünü açıklayabileceği belirlenmiş olmaktadır.tr_TR
dc.description.abstractIn the present study, the pollution parameters (pH, Temperature (◦C), Conductivity, Nitrate Nitrojen (NO₃-N) (mg / L), Copper (Cu) (mg / L), Nickel (Ni) (mg / L), Bullet (Pb) (mg / L), Zinc (Zn) (mg / L), İron (Fe) (mg/L), Manganese (Mn) (mg/L) of the Nilufer Stream taken from the Bursa Metropolitan Municipality General Directorate of Water and Sewerage Administration (BUSKI) were evaluated according to Artificial Neural Network (ANN) analysis. In this context, the measurement result of Deliçay stream, Ayvalı stream, Hasanağa stream and Çayönü stream in Bursa. İn the Neurosolution Artificial Neural Network (ANN) program, the pollution parameters in Nilüfer Creek and pH, temperature, NO₃-N and Zn were correlated and their relationships were examined. Since r² result is 1 as a result of Artificial Neural Network (ANN), it is determined that compared independent variables (pH, temperature, NO₃-N and Zn) can explain %100 of pollution parameters.en_US
dc.format.extentVII, 34 sayfatr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectNilüfer Çayıtr_TR
dc.subjectNilüfer Creektr_TR
dc.subjectSu kirliliğitr_TR
dc.subjectYapay sinir ağıtr_TR
dc.subjectWater pollutionen_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.titleNilüfer çayı su kirliliğinin yapay sinir ağı ile değerlendirilmesitr_TR
dc.title.alternativeEvaluation of Nilüfer Creek water pollution with artificial neural networken_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.contributor.departmentBursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Çevre Mühendisliği Anabilim Dalı.tr_TR
dc.contributor.orcid0000-0002-7142-8544-
dc.contributor.orcid0000-0002-1762-1140-
Appears in Collections:Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
605683.pdf1.39 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons