Öz

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.