İstanbul’un Su Tüketiminin Tahmininde Derin Öğrenme ve Hibrit Model Yaklaşımı: ARIMA, MLP ve ARIMA-MLP Hibrit Modelleri - Aktuğ, Ayşe; Topal, Kadriye Hilal (Trakya Üniversitesi, 2025)
Dünya’da, iklim değişikliklerine bağlı olarak yağışlardaki azalma, salgınlar, bilinçsiz su tüketimi, yanlış sulama sorunları, sanayileşme, nüfus artışları gibi sebeplerle su kaynakları giderek azalmaktadır. Ekonomik açıdan bu azalma, suyun tarım ve sanayideki yaygın kullanımı düşünüldüğünde gelecekte ülkeler arası krizlere sebep olabilir. Bu nedenle su tüketim miktarı tahminlerinin yapılması ve tahminler ışığında uygun su politikalarının oluşturulması ülkeler açısından oldukça önemlidir. Su tüketiminin tahmini, İstanbul’un giderek artan nüfusu ve su kaynakların yetersiz kalması riski söz konusu olduğundan kritik bir konudur. Bu nedenle bu çalışmada su tüketimini en iyi tahmin eden modelin araştırılması amacıyla klasik zaman serisi yöntemlerinden ARIMA, makine öğrenmesi yöntemleri ve son zamanlarda ortaya çıkan, zaman serilerindeki hem doğrusal hem de doğrusal olmayan yapıyı tahminlemede oldukça iyi performans gösteren alternatif bir yöntem olan hibrit modelleri uygulanmıştır. İlk olarak, 1991-2022 yılları için yıllık içme suyu tüketimi serisine Genişletilmiş Dickey Fuller (1979,1981), Phillips ve Perron (1988) ve Kwiatkowski, Phillips, Schmidt ve Shin (1992) birim kök testleri uygulanarak durağanlık incelemesi yapılmıştır. İstanbul’un su tüketiminde en iyi tahmin modelini belirleyebilmek için zaman serilerinden ARIMA, yapay sinir ağlarından MLP (Çok Katmanlı Algılayıcı) ve doğrusal verilerde zaman serisi doğrusal olmayan verilerde de yapay sinir ağlarını kullanmamızı sağlayan Zhang (2003)’ün hibrit modeli kullanılmıştır. İstanbul’un su tüketimi ARIMA, MLP (Çok Katmanlı Algılayıcı) ve Zhang (2003)’ün hibrit modeli kullanılarak tahmin edilmiş, sonuçlar hatalara dayalı ölçütlere göre karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, Zhang (2003)’ın hibrit modeli en iyi tahmin modeli olarak belirlenmiştir. Ayrıca Zhang (2003)’ın hibrit modelinden elde edilen tahmin sonuçlarına göre İstanbul'un su tüketiminin önümüzdeki yıllarda da artmaya devam edeceği sonucuna ulaşılmıştır.

The water resources are gradually decreasing in the world due to reasons such as decrease in precipitation result of climate changes, epidemics, unconscious water consumption, improper irrigation problems, industrialization and population increases. Economically, considering the widespread use of water in agriculture and industry, it may cause crises between countries in future. For this reason, it is very important for countries to predict the amount of water consumption and to create appropriate water policies in the light of the predictions. The prediction of water consumption is a critical issue due to ever-increasing population and the risk of insufficient water resources of Istanbul. Therefore, in this study, in order to investigate the best prediction model of water consumption, ARIMA from classical time series methods, machine learning methods and hybrid models, which are alternative methods that have emerged recently and have shown quite good performance in predicting both linear and nonlinear structures in time series, are applied. Firstly, stationarity analysis are made by applying Augmented Dickey Fuller (1979,1981), Phillips and Perron (1988) and Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin (1992) unit root tests to the yearly drinking water consumption series in 1991-2022 period. To determine the best estimation model for water consumption in Istanbul, we use the hybrid model of Zhang (2003), which allows us to use ARIMA from time series, MLP (Multi-Layer Perceptron) from artificial neural networks, and artificial neural networks for linear data and non-linear time series data. The water consumption of İstanbul is predicted by using the ARIMA, MLP (Multilayer Perceptron) and Zhang (2003)'s hybrid model, and the results are compared based on error-based criteria. As a result, Zhang (2003)'s hybrid model is determined as the best estimation model. In addition, based on the prediction results obtained from Zhang (2003)'s hybrid model, it is concluded that Istanbul's water consumption will continue to increase in coming years.
Deep Learning and Hybrid Model Approach in Prediction of Istanbul’s Water Consumption: ARIMA, MLP And ARIMA-MLP Hybrid Models
Keywords: Su Tüketimi; Derin Öğrenme; ARIMA; MLP; Hibrit Model; Water Consumption; Deep Learning; ARIMA; MLP; Hybrid Model