Show simple item record

dc.contributor.advisorBardak, Timuçin
dc.contributor.authorAchylov, Ayly
dc.date.accessioned2023-03-13T07:46:16Z
dc.date.available2023-03-13T07:46:16Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2023
dc.identifier.citationAchylov, Ayly (2023). Yapay zekâya dayalı olarak insanların katı evsel atıklarının tahmini ve orman endüstrisi’nin kullanımı için optimizasyon. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Bartın: Bartın Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsütr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11772/16110
dc.description.abstractGünümüzde insanların evsel atıkları nüfus ile hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu durum geri dönüşü zor çevresel sorunlara neden olmaktadır. Aynı zamanda atıklar insanlarda sağlık problemlerine de yol açmaktadır. Evsel atıklar ile ilgili etkili ve verimli çözümlerden biri geri dönüşümdür. Bu noktada hangi insanlardan hangi atıkların çıktığı ve hangi endüstrilerde bu atıklara ihtiyaç var sorusu önemli bir problemdir. Yapay zekâ karmaşık ve zor problemlerin çözümde çok yararlı bir araçtır. Yapay zekâ veriye dayalı olarak insanlara doğru ve hızlı kararlar alma konusunda yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte yapay zekâ, yeni çalışmalara ihtiyaç duyulan ve gelişmekte olan bir teknolojidir. Çevresel birçok problem yapay zekâ ile verimli bir şekilde çözülmektedir. Atık yönteminin yapay zekâ ile gerçekleştirilmesi durumda geleneksel yöntemlere göre avantajlar sunmaktadır. Yapay zekâ yardımıyla gelecek yıllara ait planlar yapılabilmektedir. Bu çalışmada, anket yöntemi ile insanların demografik bilgileri ve bıraktıkları katı evsel atıkların çoğunlukla hangi sınıfa girdiği verileri toplanmıştır. Toplanan veriler ve hazırlanan modeller ile çeşitli demografik özelliklere sahip insanlara ait atıkların çoğunlukla hangi sınıfa girdiği tahmin edilmiştir. Aynı zamanda bireylerin bıraktığı atık miktarı tahmin edilmiş ve kümeleme algoritmaları ile atık bırakan bireyler kümeler ayrılmıştır. Çalışmada yapay zekâ araştırmalarında yaygın olarak kullanılan karar ağaçları, rastgele orman ve derin öğrenme ve k-means algoritmaları kullanılmıştır. Daha sonra tahmin algoritmaları ile simülasyonlar kurulmuş ve orman endüstrisinin ihtiyaç duyguyu kâğıt, karton, gibi atıkların en çok hangi özelliğe sahip insanlar tarafından bırakıldığı belirlenmiştir. Aynı zamanda kümeleme algoritmaları ile atık bırakan bireylerin profilleri çıkartılmıştır. Çalışma sonucunda, yapay zekâ algoritmaları ile farklı katı bırakan bireylerin özelliklerini belirlenebileceği gösterilmiştir. Aynı zamanda, atık bırakan bireylerin profillerinin yapay zekâ kullanılarak çıkartılmasının mümkün olduğu bulunmuştur. Atık kağıtlar, kâğıt-karton fabrikaları ve ülke ekonomisi açısında kritik bir öneme sahiptir. Bununla birlikte ülkemizin ormanlarının korunması açısından da atık kâğıtların dönüşümü stratejiktir bir öneme sahiptir. Şehirlerde akıllı atık yönetim sistemleri için yapay zekâya dayalı çalışmalar ihtiyaç duyulmaktadır.tr_TR
dc.description.abstractToday, people's household waste is increasing rapidly with the population. This situation causes environmental problems that are difficult to return. At the same time, wastes cause health problems in humans. One of the effective and efficient solutions for household waste is recycling. At this point, the question of which wastes come from which people and which industries need these wastes is an important problem. Artificial intelligence is a very useful tool in solving complex and difficult problems. Artificial intelligence helps people make accurate and fast decisions based on data. However, artificial intelligence is an emerging technology that needs new studies. Many environmental problems are solved efficiently with artificial intelligence. In case the waste method is realized with artificial intelligence, it offers advantages over traditional methods. With the help of artificial intelligence, future plans can be made. In this study, demographic information of people and data of which class of solid household waste they leave mostly fall into were collected by survey method. With the collected data and the models prepared, it was estimated which category of the wastes belonging to people with various demographic characteristics mostly fall into. At the same time, the amount of waste left by individuals was estimated and individuals leaving waste were separated into clusters with clustering algorithms. In the study, decision trees, random forest and deep learning and k-means algorithms, which are widely used in artificial intelligence research, were used. Afterwards, simulations were established with estimation algorithms and it was determined that the people with the most characteristics of waste such as paper, cardboard, etc., left the need of the forest industry. At the same time, the profiles of individuals leaving waste were created with clustering algorithms. As a result of the study, it has been shown that the characteristics of individuals leaving different solids can be determined with artificial intelligence algorithms. At the same time, it has been found that it is possible to profile individuals leaving waste using artificial intelligence. Waste paper has a critical importance in terms of paper-cardboard factories and the country's economy. However, the recycling of waste paper has a strategic importance in terms of protecting the forests of our country. Studies based on artificial intelligence are needed for smart waste management systems in cities.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherBartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectAlgoritmatr_TR
dc.subjectOrman Endüstritr_TR
dc.subjectVeritr_TR
dc.subjectYapay zekâtr_TR
dc.subjectForest Industrytr_TR
dc.subjectDatatr_TR
dc.subjectArtificial intelligencetr_TR
dc.subjectAlgorithmtr_TR
dc.titleYapay zekâya dayalı olarak insanların katı evsel atıklarının tahmini ve orman endüstrisi’nin kullanımı için optimizasyontr_TR
dc.title.alternativePrediction of human solid household waste based on artificial intelligence and optimization for forest industrytr_TR
dc.typemasterThesistr_TR
dc.contributor.departmentBartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.contributor.authorID-tr_TR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record