Geri Dön

Discharge predictions using ann in sldping rectangular channels with free overfall

Serbest düşülü eğimli dikdörtgen kesitli kanallarda YSA ile debi tahmini

  1. Tez No: 166830
  2. Yazar: HAYRULLAH UĞRAŞ ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. METİN GER, YRD. DOÇ. DR. ŞAHNAZ TİĞREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağlan (YSA), Düşü Akım Derinliği, Serbest Düşü, Debi Ölçümü, Artificial Neural Networks (ANN), Brink Depth, Free Overfall, Discharge Measurement IV
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    416502

    Assessment and prediction of water quality parameters in Lake Köyceğiz using artificial neural network approach

    Köyceğiz Gölünün su kalitesi parametrelerinin değerlendirilmesi ve yapay sinir ağı yöntemiyle tahmin edilmesi

    OYA ÖZÇELİK GEDİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE ALP

    PROF. DR. AYŞEGÜL AKSOY

  2. Tez No

    614314

    Bipolar parsiyel protez uygulanmış kalça kırıklı hastalarda makine öğrenme yöntemleri ile perioperatif prognoz ve maliyet analizi

    Perioperative prognosis and cost analysis in patients who have undergone bipolar hemiarthroplasty with hip fracture by using machine learning algorithms

    KEMAL ZENCİRLİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ortopedi ve TravmatolojiAtatürk Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER SELİM YILDIRIM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ÇAĞATAY ENGİN

  3. Tez No

    318001

    Doğal akarsularda akımın deneysel ve bilgisayar destekli modellenmesi

    Experimental and computer-aided modeling of flow in natural river

    ERCAN GEMİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ARDIÇLIOĞLU

  4. Tez No

    812115

    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

    Türkçe

    2023

    Acil TıpAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR BİLGE

  5. Tez No

    252217

    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

    Türkçe

    2009

    Çevre MühendisliğiHarran Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERHAN ŞAHİNKAYA

Geri Dön