Geri Dön

Yapay sınır ağları ile yeraltı suyu zaman serisi modellemesi

Modelling groundwater level time series using artificial neural networks

  1. Tez No: 166416
  2. Yazar: SİNAN AKACAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KEREM CIGIZOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

ÖZET Bu çalışmada iki yapay sinir ağlan metodu olan radyal tabanlı yapay sinir ağlan ve ileri beslemeli geriye yayınım yapay sinir ağlan metotları, yıllık toplam yağış ve yıllık toplam baz akım değerlerinin eklenik sapmaları ile, yeraltı su seviyesi tahmininde kullanılmıştır. Ulusal ve uluslararası yeraltı su verileri bu çalışmada kullanılmıştır.Ulusal verilerde ölçülemeyen ayların değerlerinin, regresyon analizi yapılarak, değerleri tespit edilmiştir. Yıllık toplam baz akım ve yıllık toplam ortalama yağış değerlerinin eklenik sapma değerleri ile tahmin yapılacak yeraltı su seviyesi değerleri veri olarak kullanılmıştır. Söz konusu veriler kullanılarak zaman serisinin gelecek yıllardaki değerleri tahmini yapılmıştır. Yer altı su seviyesi tahmininde yapay sinir ağlan metotlarından radyal tabanlı yapay sinir ağlan ve ileri beslemeli geriye yayınım yapay sinir ağlarını kullanmanın uygun olacağı görülmüştür. Çeşitli performans değerlendirme kriterleri, yapay sinir ağlan ile yeraltı su seviyesi tahmin sonuçlarının oldukça iyi olduğunu göstermiştir. xı

Özet (Çeviri)

SUMMARY In this study two artificial neural network methods, radial basis neural networks and feed forward back propagation neural networks are used to predict groundwater level with base flow and precipitation data. National and international data are used. Unmeasured values are estimated by using regression analysis in national data. Base flow and precipitation data are used in“cumulative frequency distribution”to estimate future values. Past groundwater level data are also used to predict the future time series values. It is seen that using radial basis neural networks and feed forward back propagation neural networks is suitable in estimation of groundwater levels. Performance evaluation criteria showed that the ground water level estimation using artificial neural networks provided quite satisfactory results. xn

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ teknikleri ile yeraltı su seviyesinin zaman serisi tahmini

    Time series prediction of groundwater level with artificial intelligence techniques

    RAMAZAN ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriKayseri Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİFAT KURBAN

  2. Ovacuma (Bartın) çayı akımının makina öğrenmesi yardımıyla tahmin edilmesi ve Bartın Bahçecik yeraltı barajı beslenimlerinin hesaplanması

    Estimation of Ovacuma (Bartin) river flow through machine learning and calculation of Bartin bahçecik underground dam recharge

    EMRAH ŞANDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY EKEMEN KESKİN

  3. Yapay sinir ağlarının geoteknik mühendisliğinde kullanımı

    The use of neural networks in geotechnical engineering

    YEŞİM TUSKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF ERZİN

  4. İklim değişikliğinin yer altı su seviyesine etkisinin araştırılması

    Investigating impact of climate change on groundwater level

    SELİM ZAİMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN

  5. İstanbul Büyükçekmece Küçükçekmece gölleri arasındaki kütle hareketlerinin türü ve mekanizmasının incelenmesi

    Investigation of mass movements type and mechanism between i̇stanbul Büyükçekmece and Küçükçekmece lakes

    GÖKHAN ŞANS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REMZİ KARAGÜZEL