İstanbul'daki baraj haznelerinin işletilmesinde yapay sinir ağları kullanılması
The management of the reservoirs around İstanbul using artifical neural networks
- Tez No: 152303
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEREM CIĞIZOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İSTANBUL'DAKİ BARAJ HAZNELERİNİN İŞLETİLMESİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILMASI ÖZET Su kaynaklarının yönetilmesinde ve geliştirilmesinde en önemli aşama suyun hangi zamanda, hangi miktarda kullanılacağım belirleyebilmektir. Bu durum su kaynağının önüne yapılacak biriktirme yapısının boyutlanduılmasmda ve o hazneden faydalanacak olan nüfusun en verimli şekilde faydalandırılması bakımlarından çok önemlidir. Biriktirme haznelerinin işletilmesinde günümüzde kullamlmakta olan yöntemler çok çeşitlidir. Bunlar temelde deterministik tabanlı yöntemlerdir. Matematiksel optimizasyona dayanırlar. Doğrusal programlama veya dinamik programlama yöntemleri kullamhr.Simülasyon yöntemi de bilgisayar teknolojisinin gelişmesine paralel olarak hızla popüler hale gelmektedir. Yapay sinir ağlan ise su kaynaklan problemlerinin çeşitli dallarında son on-onbeş yıl içerisinde geniş bir kullanım alam bulmuştur. Yapay sinir ağlan insandaki sinir hücrelerinin yaptığı işi bilgisayar ortamında taklit etmeye dayamr.Bu modelde temel amaç canklardaki çalışma-öğrenme, karar verme, esneklik ve yeni duruma adaptasyon özelliklerim modellemeye çalışmaktadır. Yapay sinir ağlan mevcut veriler içinde girdi ve çıkü arasındaki ilişkinin ağırlık katsayısını değiştirerek girdi ve çıktı arasındaki bağıntıyı öğrenir ve bunu yeni girdi çıkü tabakalarına uygulayarak sonuca giden bir yöntemdir. Tez çalışmamızda yapay sinir ağlan kullanılarak bir haznenin aylık giren akımlan, aylık toplam buharlaşmalan ve ay sonu hacimleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu tahminler iki değişik yapay sinir ağı ile ve değişik girdi tabakası varyasyonlan ile yapılmıştır. Daha sonra elde edilen tahmin sonuçlan kullanılarak yeni işletme çalışmalan yapılarak sonuçlar klasik yöntemlerin sonuçlan ile karşılaştınlmışür. xıv
Özet (Çeviri)
THE MANAGEMENT OF THE RESERVOIRS AROUND ISTANBUL USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS SUMMARY The management of the water resources is of crucial importance since it directly affects the design and operation of many water resources structures. There are several methods for reservoir management. These are generally deterministic methods such as linear programming and dynamic programming. Another method, which is called simulation is also widely used with the rapidly developing computer and software technology. Artificial neural networks are widely used for different kinds of problems related to the hydraulics and the water resources engineering.it is very commonly used in flow estimation, sediment data problems and other forecast needed problems. The artificial neural network (ANN) approach, which is a non-linear black box model, seems to be a useful alternative for modelling the operation of areservoir or a system of several reservoirs. In this study, we used the the artificial neural network (ANN) approach for forecasting the monthly inflow data of agiven reservoir. Then we worked on the evaporation forecasts on the same reservoir. After this we tried to estimate the total volume of the reservoir at the end of that month. We tried these estimations in two different approaches of artificial neural networks. These are Feed forward back propagation method and the radial basis functions approach. At tiie end of the study we compared the results of the artificial neural networks with the results of the other reservoir operation programmes which are commonly used by the Directorate of State Hydraulic Works of Turkey. xv
Benzer Tezler
- Coğrafi bilgi sistemi ile baraj haznelerinin izlenmesi
A Study about using of geographical information system for observing the dam reservoir
DİLEK EREN MERCAN
- Büyük ölçekli su arıtma tesisinin yaşam döngüsü değerlendirmesi
Life cycle assesment for a large scale water treatment plant
HÜLYA ŞAHİN AKKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GÜLEN İSKENDER
- İstanbul'a su temin eden baraj ve göllerin su seviyesinin izlenmesi
Monitoring of dam's and lake's water levels i̇n where water supply of Istanbul
NEHİR UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ERKAYA
- Makine öğrenmesi ile İstanbul barajlarının doluluk oranlarının tespiti
Determination of Istanbul dam occupancy rates using machine learning
AYDAN ZORÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT TURHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
- Kentsel kültür mirasına yönelik risk azaltımı için bir yönetim modeli önerisi: İstanbul-Büyükada örneği
A management model for risk mitigation for urban cultural heritage: Istanbul-Büyükada case study
EVREN UZER VON BUSCH
Doktora
Türkçe
2010
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY