Genetic programming for turbidity prediction: hourly and monthly scenarios

This paper presents the calibration and evaluation of two genetic programming (GP) methods, namely classis GP and gene expression programming (GEP) for turbidity prediction at drinking water distribution networks. Classic GP, the first method, was used to model turbidity at the main water source of Bihać town (Bosnia and Herzegovina), and GEP, the second method, was used to model turbidity at one of the water monitoring stations of city of Antalya, Turkey. In the former, various predictive models were built based on the mean monthly turbidity measurements recorded during 2006-2018. In the latter, hourly measurements at Gürkavak Station during low turbidity period were used. The results showed that the modelling of turbidity is a challenging task, which required careful data analysis, especially in the context of determining the optimum lag times/input parameters. No meaningful relation between discharge and turbidity was found at Antalya water supply pipeline. Our results also indicated that the predictive models based on the presented algorithms may provide more accurate estimations in comparison to the traditional regression approach. The findings are useful for sustainable urban water management whereby a high quality water supply is aimed.

Suda bulanýklýk tahmini için genetik programlama: saatlik ve aylýk senaryolar

Bu Çalýþmada, içme suyu daðýtým þebekelerinde bulanýklýk tahmini için klasik genetik programlama (GP) ve gen ekspresyon programlama (GEP) olmak üzere iki GP yönteminin kalibrasyonu ve deðerlendirilmesi sunulmaktadýr. Ýlk yöntem olan Klasik GP, Bihać kentinin (Bosna Hersek) ana su kaynaðýndaki bulanýklýðý modellemek için kullanýlmýþtýr. Ýkinci yöntem olan GEP, Türkiye’de bulunan Antalya ili su izleme istasyonlarýndan birinde bulanýklýk modellemesi için kullanýlmýþtýr. Birincisinde, 2006-2018 döneminde kaydedilen ortalama aylýk bulanýklýk ölçümlerine dayanarak çeþitli tahmin modelleri oluþturuldu. Ýkincisinde ise, düþük bulanýklýk dönemindeki Antalya-Gürkavak Ýstasyonu'ndaki saatlik ölçümler kullanýlmýþtýr. Sonuçlar, bulanýklýk modellemesinin, özellikle optimum gecikme süreleri ve girdi parametrelerinin belirlenmesi baðlamýnda, dikkatli veri analizi gerektiren zorlu bir görev olduðunu göstermiþtir. Antalya su temin hattýnda debi ve bulanýklýk arasýnda anlamlý bir iliþki bulunamamýþtýr. Bulunan sonuçlar ayrýca sunulan algoritmalara dayanan tahmin modellerinin geleneksel regresyon yaklaþýmýna kýyasla daha doðru tahminler saðlayabileceðini göstermiþtir. Bulgular, yüksek kalitede su temininin hedeflendiði sürdürülebilir kentsel su yönetimi için kullanýþlýdýr.