Anahtar kelimeler: Kentsel Atıksu Arıtma, Parametre, Yapay Sinir Ağları, Çok Katmanlı AlgılayıcıBiyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ), kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ) ve askıda katı madde (AKM) kentsel atıksu arıtma sistemlerinin performansının ölçülmesinde kullanılan önemli parametrelerdir. Bu çalışmada, atıksu arıtma tesisi kirlilik parametrelerinden biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ), kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ) ve askıda katı madde (AKM) çıkış değerlerini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılmıştır.Model geliştirmede kullanılan veriler, atıksu sıcaklığı, pH, ortalama debi, KOİ, BOİ ve AKM parametrelerinden oluşmaktadır. Adapazarı Kentsel Atıksu Arıtma Tesisi verileri kullanılarak oluşturulan modellerden Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) modeli gerçek verilere oldukça iyi bir sonuçla uyum sağlamıştır.
Key Words: Urban Wastewater Treatment, Parameter, Artificial Neural Network, Multilayer PerceptronBiological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD) and suspended solids (SS) are parameters which are used for measuring the performance of urban wastewater treatment system. In this study, Artificial Neural Network (ANN) model is used to estimate the effluent of the BOD, COD, SS which are the pollution parameters of wastewater treatment plant.The data which are used to develop the model consists of parametres that are the temperature of the wastewater, pH, mean flowrate , BOD, COD and SS. Multilayer Perceptron model which was formed by using data for Adapazarı urban wastewater treatment plant is suitable with the real data.
