Geri Dön

Yapay zeka tekniklerinin Su Kaynakları Mühendisliğinde kullanılması

Use of artificial intelligence techniques in Water Resources Engineering

  1. Tez No: 150686
  2. Yazar: BÜLENT ÇETİN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MEHMET ALİ YURDUSEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Akarsulardaki düzenlemeler ve uygulamalar projelendirilirken, güvenilir akım tahminleri büyük bir önem taşımaktadır, özellikle hazne tasarım problemlerinde yapılacak yatırımın büyüklüğü dikkate alınırsa tahminlerin güvenilirliği çok daha büyük önem taşımaktadır. Geleneksel akım tahmini yöntemleri sistemin içerdiği belirsizlikler ile sitemin doğrusal olmayan karakteristikleri ile etkin tahminler yapmada yetersiz kalabilmektedir. Bunun için alternatif tahmin yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada bir akarsudaki akımların o akarsuyun havzasındaki yağış gözlemlerinden tahmin edilmesi ele alınmıştır. Bu amaçla son yıllarda benzer tahmin uygulamalarında sıkça kullanılmakta olan Yapay Sinir Ağları yöntem olarak seçilmiştir. Konunun teorik alt yapısı verildikten sonra uygulama için orta Anadolu bölgesinde kapalı bir havza olan Akarçay havzası seçilmiştir. Havzada mevcut bulunan yağış gözlem istasyonlarının yerleşimi, gözlem aralığı gibi parametrelere bağlı olarak 4 farklı model tasarlanmıştır. Modeller YSA metodolojisine uygun olarak eğitme ve test aşamasından geçirilerek oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar hedef değerler ile kıyaslanmıştır. Bu kıyaslamalar tablo ve grafik olarak sunulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre Yapay Sinir Ağlarının, yağış gözlemlerinden, akış tahmini problemine başarılı bir şekilde uygulanabileceği ve güvenli tahminler ürettiği ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Reliable flow forecasts are of importance when designing river regulations and applications. Especially in reservoir designs, this is much more important since the investment reguired is considerably high. Conventional flow forecasting methods may lack in making effective forecasts due to the fact that the system is non-linear and includes so many uncertainties. Therefor, there is a clear need for alternative forecasting methodologies. This study deals with predicting river flows from the rainfall observations in the river basin. Artificial Neural Netwoks (ANN) is chosen as the tool to achieve that end. ANNs, have been often in use for some time for such prediction problems. Having introduced the theoretical background of the topic, the methodoloqy is applied to the Akarçay basin, which is a closed basin in central Anatolia, Turkey. Considering the locations and the observation periods of the 13 observation stations in the basin, 4 different ANN networks are built. The models are trained and tested using the observations made in the basin. The results of the models are compared to the observed values in tabular and graphical forms. Based on the findings of this research it can be concluded that ANNs, can be succesfully applied to predicting river flows from rainfall records. Also concluded is such a prediction yields reliable forecasts.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    274685

    Melen nehri su kalitesinin istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi

    Water quality assessment of Melen river using statistical and artificial intelligence methods

    RABİA KÖKLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Çevre MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT ŞENGÖRÜR

  2. Tez No

    284732

    Fırat-Dicle havzasında günlük nehir akımlarının faklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

    Prediction of daily river flows in Firat-Dicle basin using different artificial intelligence methods

    ALİ GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. EMİN EMİROĞLU

  3. Tez No

    981917

    Artificial intelligence applications in microwave and mmwave sensing

    Mikrodalga ve milimetre dalga algılamada yapay zeka uygulamaları

    MUHAMMED İSMAİL PENÇE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  4. Tez No

    937033

    Analysis and visualization of two and three dimensional data structures using a rational cubic spline function: A case study on water, natural gas, and electricity data in Istanbul

    Rasyonel kübik splayn fonksiyonu kullanarak iki ve üç boyutlu veri yapılarının analizi ve görselleştirilmesi: İstanbul'daki su, doğal gaz ve elektrik verileri üzerine bir vaka çalışması

    ZÜBEYDE YAVUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN

  5. Tez No

    685459

    Evaluating performance of different remote sensing techniques and various interpolation approaches for soil salinity assessment

    Toprak tuzluluğu değerlendirmesi için farklı uzaktan algılama teknikleri ve çeşitli interpolasyon yaklaşımlarının performansının değerlendirilmesi

    TAHA GORJI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK

Geri Dön