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: Belirtilmemiş.

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. Uranyum (VI), toryum (IV), kalay (II) ve kalay (IV) ün schiff bazı komplekslerinin hazırlanması ve yapılarının spektrofotometrik yöntemlerle açıklanması

    Preparation of schiff base complexes of uranium (VI), thorium (IV), tın (II) and tın (IV) and determination of their structures by spectrometric methods

    YAKUP BARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    KimyaGazi Üniversitesi

    DOÇ. DR. BİRGÜL ERK

  2. Malatya Çat barajının jeolojisi ve mühendislik jeolojisi

    Başlık çevirisi yok

    ŞAHAP AHMET

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Uygulamalı Jeoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ MALİK GÖZÜBOL

  3. Marmara bölgesinde su ile örtülü alanların orijinal ve yapay landsat-4 görüntü verileri yardımı ile incelenmesi

    Die Untersuchung der mit wasser bedeckten flöchen im marmara gebiet mit hilfe der original- und ratiodaten von landsat-4 aufnahmen

    DERYA MAKTAV

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MUSTAFA AYTAÇ