Makine öğrenmesi, CBS ve çok kriterli karar verme teknikleri ile tıbbi atık bertaraf tesis yeri seçimi için bütünleşik model önerisi: İstanbul örneği
Integrated approach for medical waste disposal site selection with machine learning, GIS and multi criteria decision techniques: The case of Istanbul
- Tez No: 982956
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRAN ŞEKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İş Güvenliği ve İşçi Sağlığı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, yüksek nüfus yoğunluğuna sahip ve sağlık hizmetlerine olan talebin sürekli arttığı bir metropol olan İstanbul'da, tıbbi atık yönetimi sorununa bütüncül ve yenilikçi bir çözüm önerilmektedir. Çalışmada, makine öğrenmesi tabanlı tahmin modelleri, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) sağladığı mekânsal veriler ile Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri entegre edilerek, geleceğe dönük ve sürdürülebilir bir atık bertaraf tesisi planlama yaklaşımı geliştirilmiştir. Araştırmanın ilk aşamasında, gelecekteki tıbbi atık miktarlarını yüksek doğrulukla öngörmek amacıyla çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları karşılaştırılmıştır. Analizler sonucunda, Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) modelinin parametrelerinin Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ile iyileştirildiği hibrit mimarinin, en düşük hata oranıyla en yüksek tahmin performansını sergilediği saptanmıştır. Bu modelin başarısı, İstanbul'daki atık üretiminin karmaşık demografik, sosyo-ekonomik ve kentsel faktörlerle ilişkisinin güvenilir biçimde modellenmesini mümkün kılmıştır. Yer seçimi aşamasınde, ANFIS-PSO modeliyle elde edilen geleceğe yönelik tıbbi atık miktarı projeksiyonu, mekânsal analize dinamik bir çevresel kriter olarak dahil edilmiştir. Tesis yer seçimini etkileyen ekonomik, sosyal, çevresel ve jeolojik kriterlerin ağırlıklandırılmasında, uzman yargılarındaki belirsizliği etkin bir şekilde yöneten Aralık Değerli Pisagor Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (IVPF-AHP) kullanılmıştır. Bu ağırlıklar CBS tabanlı analizlere entegre edilerek İstanbul için nihai uygunluk haritası oluşturulmuştur. Son aşamada, bu harita üzerinden belirlenen 15 potansiyel tesis alternatifini sıralamak amacıyla Çok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı Karşılaştırması (MABAC) kullanılmıştır. Çalışma, literatüre üç temel açıdan özgün katkı sunmaktadır: (i) tıbbi atık yönetimine, gelecekteki atık miktarını mekânsal analizlerle birleştiren dinamik ve proaktif bir planlama perspektifi kazandırması, (ii) ANFIS-PSO hibrit modelini bu alana ilk kez uygulayarak yüksek doğrulukla doğrulaması ve (iii) su tüketimini yeni ve anlamlı bir tahmin değişkeni olarak literatüre kazandırmasıdır.
Özet (Çeviri)
This study proposes a holistic and innovative solution to the medical waste management problem in Istanbul, a metropolis characterized by high population density and a continuously increasing demand for healthcare services. The study develops a forward-looking and sustainable disposal facility planning approach by integrating machine learning based prediction models, Geographical Information Systems (GIS) spatial data, and Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. Initially, various machine learning algorithms were compared to predict future medical waste quantities with high accuracy. The analyses revealed that the hybrid architecture, in which the parameters of the Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) model were optimized using Particle Swarm Optimization (PSO), exhibited the highest prediction performance with the lowest error rate. The success of this model enabled the reliable modeling of the relationship between waste generation in Istanbul and complex demographic, socio-economic, and urban factors. In the site selection phase, the future medical waste quantity projection obtained from the ANFIS-PSO model was included in the spatial analysis as a dynamic environmental criterion. For weighting the economic, social, environmental, and geological criteria affecting facility site selection, the Interval-Valued Pythagorean Fuzzy Analytic Hierarchy Process (IVPF-AHP) method, which effectively manages uncertainty in expert judgments, was employed. These weights were integrated into GIS-based analyses to create the final suitability map for Istanbul. In the final phase, the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method was utilized to rank the 15 potential facility alternatives identified from this map. The study offers three primary contributions: (i) providing a dynamic and proactive planning perspective to medical waste management by combining future waste quantities with spatial analyses; (ii) being the first to apply and validate the ANFIS-PSO hybrid model with high accuracy in this field; and (iii) introducing water consumption as a new and significant predictive variable to the literature.
Benzer Tezler
- Farklı çok kriterli karar verme yöntemleri ile Büyük Menderes nehri havzası'nın tarımsal alan kullanım uygunluğunun değerlendirilmesi
Assessment of agricultural land use suitability of the Büyük Menderes river basin with different multi-criteria decision-making methods
ŞEYMA YİĞİT UZUNALİ
Doktora
Türkçe
2023
Peyzaj MimarlığıÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜHA BERBEROĞLU
- Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ve makine öğrenmesi yöntemleri ile güneş enerjisi santralleri için yer seçimi: Batı Akdeniz örneği
Site selection for solar power plants with fuzzy analytic hierarchy process and machine learning methods: The case of the West Mediterranean
İSMAİL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDÜLKADİR KOÇER
DR. ERCÜMENT AKSOY
- Bölgesel enerji potansiyeline göre kümeleme ve bulanık çok kriterli karar verme ile yenilenebilir enerji alternatiflerinin analizi: rüzgar enerjisi santrali yer seçimi için model önerisi
Assessment of renewable energy alternatives based on regional energy potential through clustering and fuzzy multi-criteria decision making: A site selection model for wind power plants
SELEN AVCI AZKESKİN
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZERRİN ALADAĞ
- Sustaınable power resource management based on gıs and aı algorıthms
Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve yapay zeka (Aİ) algoritmalarina dayali sürdürülebilir güç kaynaği yönetimi
ORAS FADHIL KHALAF KHALAF
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU