Geri Dön

Baraj haznelerine giren akımların yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin

Forecasting of inflows to dam reservoir by artificial neural network (ANN)

  1. Tez No: 179901
  2. Yazar: BAKİ TÜRKTEMİZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Akım, Akarsu, Yapay Sinir Ağları, Manavgat Nehri, Flow, River, Artificial Neural Network, Manavgat River
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Barajlar bir akarsu üzerine inşa edilen su yapılarıdır ve akarsuyun taşıdığı su miktarı ile beslenirler. Akarsu debisi, bir su yılı içerisinde ve/veya uzun dönem içerisinde çok fazla değişim gösterir. Bir barajın projelendirilmesi sırasında, barajın inşa edileceği kesit civarında olabildiğince uzun süreli debi ölçümlerinin mevcut olması uygundur. DSİ ve diğer proje uygulayıcıları, baraj yapımı için düşünülen ve akım rasatı olmayan veya yetersiz olan bir akarsu kesiti için, akım ölçümü yapılan daha uzaktaki kesitlerde yapılmış ölçümleri ve bu ölçümler için rasyonel metottan türetilen bir modeli kullanmaktadırlar. Kullanılan bu model, drenaj alanları esas alındığı için, güvenilirliği az olan bir yöntemdir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak, baraj haznelerine girecek akarsu akımlarının tahmini için bir model oluşturulmuştur. Bu amaçla, Manavgat Nehri üzerinde bulunan bazı istasyonların ölçülmüş akım verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar rasyonel metot ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Dams are the construction of water built on rivers and are nourished witth amount of water which the river has. Streamflow shows great variatıon in annual discharge measurement and long period. During to the planning of dam, it is suitable that there shuold be many discharge measurements at a section of river. İf there is no measurement station at the section where the dam constructs, DSİ and the other Project practicers use the measurements observed on the farther sections of river anda a model which is modified from the ratıonal method for these measurements. Reliability rate is low in this procedure because the drainage areas are taken as basis. İn this study, we have performed a model for predicting of streamflows entering to the dam reservoir by using the artificial neural network (ANN) method. For this reason, data of some measurement statıons on the Manavgat River is used. The results obtained are compared with ratıonal method.

Benzer Tezler

  1. İstanbul'daki baraj haznelerinin işletilmesinde yapay sinir ağları kullanılması

    The management of the reservoirs around İstanbul using artifical neural networks

    İSMAİL KILINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEREM CIĞIZOĞLU

  2. Eğrekkaya baraj haznesi içerisindeki yoğunluk akımlarının üç-boyutlu matematik model ile incelenmesi

    Analysis of density flow in eğrekkaya dam reservoir using three dimensional mathematical model

    HAKAN VARÇİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ

  3. Büyük Menderes nehri çoklu hazne sisteminin diferansiyel evrim algoritmasıyla stokastik optimizasyonu

    Stochastic multi-reservoir system optimization of the Meander river with differential evolution algorithm

    SAKHİ MARJAN MUSLİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH CEM KOÇ

  4. Numerical modeling of stratified dam reservoirs and lakes

    Tabakalı hazneli barajlar ve göllerin nümerik olarak araştırılması

    REDVAN GHASEMLOUNIA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SEDAT KABDAŞLI

  5. Determination of reservoir capacity with methods based on low flow analysis

    Düşük akım analizine dayanan yöntemlerle hazne kapasitesinin tayini

    ERKAN HALDEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEVİNÇ ÖZKUL

    PROF. DR. NİLGÜN HARMANCIOĞLU