Zaman serisi analizi ile su talep tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kayseri Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, HESAPLAMALI BİLİMLER VE MÜHENDİSLİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MEHMET HAKAN KİP
Danışman: Nuh Azgınoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Küresel iklim değişikliği, artan nüfus ve su kaynaklarının verimsiz kullanımı gibi faktörler, su kıtlığını dünya genelinde giderek büyüyen bir sorun haline getirmektedir. Su talebinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Kayseri iline ait içme suyu tüketim verileri kullanılarak, ARIMA, SARIMA ve Facebook Prophet isimli zaman serisi analiz yöntemleri ile su talep tahmini gerçekleştirilmiştir. ARIMA yöntemi, zaman serisi analizinde kullanılan geleneksel yöntemlerden olup serideki eğilim ve otokorelasyonları dikkate alırken, SARIMA modeli mevsimsel örüntüleri de içeren daha karmaşık bir yapı sunmaktadır. Facebook Prophet ise zaman serisi analizi için kullanılan güncel yöntemlerdendir. Tez çalışması kapsamında ARIMA ve SARIMA birlikte, Facebook Prophet ise ayrı değerlendirilmiştir. Yapılan deneylerde ARIMA modelinin ani değişiklikleri yeterince yakalayamadığı, SARIMA'nın mevsimsellik ve eğilimleri iyi yakaladığı görülmüştür. Bununla birlikte Ortalama Kare Hatası (MSE) kıyaslamasında ARIMA'nın daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Facebook Prophet ile yapılan analizde ise hem yıllık hem de aylık bazda değerlendirme fırsatı elde edilmiştir. Yıllar içerisinde su tüketiminin giderek arttığı tespiti üzerine artan nüfus oranı dikkate alınarak su tüketimi ile nüfus arasındaki korelasyon ortaya konulmuştur. Elde edilen korelasyon değeri bize artan su talebine ilişkin tek parametrenin artan nüfus olmadığı, tarım, meteoroloji vb. faktörlerin de su talebine etkisinin olabileceğini göstermektedir. Bu konulardaki etkilerin araştırılması bu tez çalışmasının kapsamında olmayıp, bu çalışmanın farklı çalışmalar için esin kaynağı olabileceği değerlendirilmektedir. Anahtar Kelimeler: Facebook Prophet, Kentsel Su Talep Tahmin, ARIMA, SARIMA