Geri Dön

Application of genetic algorithms to calibration and verification of QUAL2E model

Genetik algoritmaların QAL2E modelinin kalibrasyon ve verifikasyonuna uygulanması

  1. Tez No: 153692
  2. Yazar: RECEP KAYA GÖKTAŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kalibrasyon, Verifikasyon, QUAL2E, Genetik Algoritmalar, Optimizasyon. vıı, Calibration, Verification, QUAL2E, Genetic Algorithms, Optimization
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 176

Özet

oz GENETİK ALGORİTMALARIN QUAL2E MODELİNİN KALİBRAS YON VE VERİFİKASYONUNA UYGULANMASI Göktaş, Recep Kaya Yüksek Lisans, Çevre Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Ayşegül Aksoy Kasım 2004, 153 sayfa Bu çalışmanın amacı QUAL2E modelinin kalibrasyon ve verifikasyonu için Genetik Algoritmaları kullanan bir optimizasyon aracı geliştirmektir. Geliştirilen optimizasyon modeli, en küçük kareler toplamı yaklaşımıyla formüle edilen ve gözlem verileri ile simülasyon sonuçlan arasındaki farkı azaltmayı amaçlayan bir hedef fonksiyon içermektedir. Kalibrasyon ve verifikasyon işlemlerini eşzamanlı olarak yapabilmek için, verifikasyondan gelen hata bir sistem kısıtı olarak değerlendirilimiş ve hedef fonksiyon içerisine bir ceza fonksiyonu olarak yerleştirilmiştir. Optimizasyon modelinin performansı öncelikle yapay data kullanılarak test edilmiştir. Testlerde, hatasız ve hatalı olmak üzere iki ayrı veri seti kalitesi kulamlmıştır. Bütün testler için tüm nehir kesitlerinde gerçek kinetik parametre katsayı değerlerine tam olarak ulaşılamamasına rağmen, nehirdeki su kalitesini gerçeğine çok yakın bir biçimde simüle edebilecek katsayı değerleri bulunabilmiştir. Testlerin sonuçları, optimizasyon modelinin performansının, gözlem verilerindeki hataya, gözlem noktalarının sayısına ve yerine, ve hedef fonksiyon formülasyonuna bağlı olarak değişebildiğim göstermektedir. Birden fazla su kalitesi değişkeni içeren vıproblemler için hedef fonksiyonunda ağrrlıklandrrma yöntemi kullanılmış ve daha iyi performans elde edilebileceği görülmüştür. Optimizasyon modeli ayrıca gerçek bir probleme de uygulanmıştır. Aynı veri setlerinin kullanılması durumunda, genetik algoritma optimizasyon - simülasyon modelinin, deneme-yamlma yaklaşımı ile elde edilenlere göre daha iyi kalibrasyon sonuçlan verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS TO CALIBRATION AND VERIFICATION OF QUAL2E MODEL Göktaş, Recep Kaya M. Sc, Department of Environmental Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ayşegül Aksoy November 2004, 153 pages The objective of this study is to develop a calibration and verification tool for the QUAL2E Model by using Genetic Algorithms. In the developed optimization model, an objective function that is formulated on the basis of the sum-of-least squares approach aiming at minimizing the difference between the observed and simulated quantities was used. In order to perform simultaneous calibration and verification, verification of the calibrated results was treated as a constraint and inserted into the objective function as a penalty function. The performance of the optimization model was tested for different observation data qualities represented by the synthetic perfect and biased data sets. Although it was not possible to obtain the exact values of the kinetic coefficients for any of the tests performed, the coefficient estimates were successful in reflecting the water quality variable profiles in the river. The results of the tests showed that the performance of the optimization model is generally sensitive to the error in the observed data sets, to the number and location of sampling points, and to the objective function formulation. For the problems that IVinvolve multiple water quality variables, a weighting approach used in the objective function formulation resulted in better performances. The optimization model was also applied for a case study. For the same input data, calibration obtained with the genetic algorithm optimization - simulation was better compared to the trial-and-error approach.

Benzer Tezler

  1. 6 eksen kuvvet tork algılayıcısı tasarımı, kalibrasyonuve deneysel doğrulanması

    6 axis force torque sensor design, calibration andexperimental validation

    EYYÜP IŞIKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BİLGİN

  2. Advancing computational methods for calibration of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT): Application for modeling climate change impacts on water resources in the Upper Neuse Watershed of North Carolina

    Toprak ve Su Değerlendirme Aracının (SWAT) kalibrasyonu için hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi: Kuzey Karolina'nın Yukarı Neuse Havzası'nda iklim değişikliğinin su kaynakları üzerindeki etkilerinin modellenmesi için uygulama

    MEHMET BÜLENT ERCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İnşaat MühendisliğiUniversity of South Caroline

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JONATHAN L. GOODALL

  3. Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri

    Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations

    YAVUZ SELİM GÜÇLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  4. Ege bölgesi doğal akarsularında katı madde taşınımı için ampirik, regresyon ve yapay zeka yöntemlerinin uygulanması

    Application of empirical, regression and artificial intelligence methods for the sediment transport in natural streams of the Aegean region

    ASLI ÜLKE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Hidrolik Hidroloji ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİNÇ ÖZKUL

    PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR

  5. Hard and soft tissue characterization with microwave dielectric spectroscopy

    Mikrodalga dielektrik spektroskopi ile sert ve yumuşak doku karakterizasyonu

    SEDA KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL