Discharge predictions using ann in sldping rectangular channels with free overfall
Serbest düşülü eğimli dikdörtgen kesitli kanallarda YSA ile debi tahmini
- Tez No: 166830
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN GER, YRD. DOÇ. DR. ŞAHNAZ TİĞREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağlan (YSA), Düşü Akım Derinliği, Serbest Düşü, Debi Ölçümü, Artificial Neural Networks (ANN), Brink Depth, Free Overfall, Discharge Measurement IV
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Öz SERBEST DÜŞÜLÜ EĞİMLİ DİKDÖRTGEN KESİTLİ KANALLARDA YSA İLE DEBİ TAHMİNİ ÖZTÜRK, Hayrullah Uğraş Yüksek Lisans, İnşaat Mühendisliği Bölümü Danışman: Prof. Dr. Metin GER Yardımcı Danışman: Yard. Doç. Dr. Şahnaz Tiğrek Ekim 2005, 45 sayfa Son yıllarda, yapay sinir ağlan (YSA) hidroloji ve hidrolik mühendisliğinde etkili tahminler yapmakta oldukça geniş bir alanda kullanılmıştır. Bu tezde de, birim debi tahmininde, dikdörtgen kesitli serbest düşülü eğimli kanallarda, çok katmanlı, ileri beslemeli, geri yayınım algoritmalı bir YSA mimarisi kullanılmıştır. Çeşitli araştırmacılar tarafından toplanan veriler ağın eğitiminde ve testinde kullanılmıştır. En uygun modelin oluşturulmasında, eğitim fonksiyonu ve iterasyon sayısına bağlı olarak değişen, gizli katman ve nöron sayılan hesaplanmıştır. Daha sonra duyarlılık analizi uygulanarak, olaydaki girdi parametrelerin etkinlik dereceleri araştırılmıştır. Tezin kapsamı dahilinde iki örnek çalışma yapılmıştır. YSA modellerinin farklı eğitim kümelerine göre güvenirliliği test edilmiş, sonuçlar regresyon analizi sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. İkincisinde ise, oluşturulan YSA modellerinin farklı veri kümeleriyle ilişkiler kurabilme yeteneği incelenmiş ve YSA'nın etkinliği irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT DISCHARGE PREDICTIONS USING ANN IN SLOPING RECTANGULAR CHANNELS WITH FREE OVERFALL ÖZTÜRK, Hayrullah Uğraş M.Sc., Department of Civil Engineering Supervisor: Prof. Dr. Metin GER Co-Supervisor: Assist. Prof. Dr. Şahnaz Tiğrek October 2005, 45 pages In recent years, artificial neural networks (ANNs) have been applied to estimate in many areas of hydrology and hydraulic engineering. In this thesis, multilayered feedforward backpropagation algorithm was used to establish for the prediction of unit discharge q (m3/s/m) in a rectangular free overfall. Researchers' experimental data were used to train and validate the network with high reliability. First, an appropriate ANN model has been established by considering determination of hidden layer and node numbers related to toaining function and training epoch number. Then by applying sensitivity analysis, parameters involved in and their effectiveness relatively has been determined in the phenomenon. In the scope of the thesis, there are two case studies. In the first case study, ANN models reliability has been investigated according to the training data clustered and the results are given by comparing to regression analysis. In the second case, ANN models' ability in establishing relations with different data clusters is investigated and effectiveness of ANN is scrutinized.
Benzer Tezler
- Denizli (Merkez) atıksu arıtma tesisi performansının yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
Artificial neural network modeling of Denizli wastewater treatment plant performance
SİBEL PULCU YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Çevre MühendisliğiHarran ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERHAN ŞAHİNKAYA
- Derin öğrenme ile debi tahmini
Streamflow prediction with deep learning
CANER BOYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF NACİ ENGİN
- Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri
Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations
YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
Doktora
Türkçe
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- İstanbul Boğazı su seviyesi salınımlarına Tuna Nehri etkisinin belirlenmesi
Determination of the Tuna River effect on the Bosphorus strait water level oscillations
YAVUZ KARSAVRAN
Doktora
Türkçe
2021
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARKAN ERDİK
- Triyaj verisi kullanarak öntanı tahmini yapan yapay zeka tabanlı karar destek sistemi
Artificial intelligence based decision support system predicting prediagnosis using triage data
GÖKSU BOZDERELİ BERİKOL
Doktora
Türkçe
2023
Acil TıpAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR BİLGE