Yapay sinir ağları yöntemi ile baraj hazne kotu tahmini
Estimation of dam reservoir level with artificial neural network method
- Tez No: 179925
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mustafa Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Baraj hazne kotu değişim tahminleri baraj yapılarının, işletme, tasarım ve güvenlik değerlendirmeleri için önemlidir. Bu çalışmada, baraj haznesi seviye değişim tahminleri, Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılarak araştırılmıştır.YSA nın baraj hazne seviyesinin belirlenmesinde uygulanabilirliği, günlük hazne seviyesi, toplam günlük göle gelen su hacmi, toplam günlük su sarfiyatı ve baraj havzasına düşen günlük yağış yükseklikleri veri olarak alınarak değerlendirilmiştir. Bu veriler Türkiyenin Akdeniz bölgesinde yer alan Yarseli Barajı ve havzasında 1796 günlük ölçümlerle elde edilmiştir.YSA yapısı olarak çok tabakalı algılayıcı kullanılmıştır. Verilerin YSA modelinin eğitilmesinde Bayesian düzenleme tekniği kullanılmıştır. Bu teknik Levenberg-Marquardt optimizasyon yöntemine göre geliştirilerek ağırlık ve bias katsayıları yenilenmiştir.Elde edilen YSA sonuçları, geçmişte çok kullanılan, çoklu-lineer regresyon (MLR) ve otoregresiv (AR(p)) model sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Modeller, grafik ve istatistiksel sonuçlarla analiz edilmiştir. Bu sonuçlar göstermiştir ki; baraj haznesi seviye değişiminin tahmininde YSA model çözüm sonuçları, geçmişte kullanılan klasik yöntemlerle kıyaslandığında daha iyi bir performans vermiştir.
Özet (Çeviri)
Dam reservoir level predictions are important for operation, design and security evaluation of dam structure. In the present study, prediction and estimation of dam reservoir level are investigated using Artificial Neural Networks (ANN) method. Feasibility of ANN is evaluated using dam reservoir daily data, such as daily precipitation, total required daily released volume, total daily inflow water volume and daily reservoir level. The data were collected on daily basis measurement over 1796 days at the Yarseli Dam in the Mediterranean region of Turkey. A multi layer perceptron (MLP) is used as the ANN structure. Bayesian regularization technique is used in the training of the network. The technique updates the weight and bias values according to Levenberg-Marquardt optimization. ANN results are compared with conventional multi-linear regression (MLR), and autoregressive (AR(p)) model. The models are analysed with statistics and graphs results. The results show that ANN model solution for dam reservoir level fluctuations can provide better performance prediction compared to those of the conventional statistical method.
Benzer Tezler
- Dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları yöntemi ile yağış - akış tahmini
Rainfall-runoff forecasting using wavelet transform and artificial neural networks method
MELİKE BARAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Teknik EğitimSüleyman Demirel ÜniversitesiYapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM TERZİ
- Akarsulardaki askı maddesi miktarının kara kutu modeliyle belirlenmesi
Determination of rivers' suspended sediment load by black box model
MURAT ALP
Doktora
Türkçe
2003
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEREM CIĞIZOĞLU
- Harşit çayı su kalitesinin mevsimsel değişiminin incelenmesi ve askı madde konsantrasyonunun yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi
A study on seasonal variation of the stream Harsit water quality and estimation of the suspended sediment concentration using artificial neural networks
ADEM BAYRAM
Doktora
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HIZIR ÖNSOY
- Baraj haznelerine giren akımların yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin
Forecasting of inflows to dam reservoir by artificial neural network (ANN)
BAKİ TÜRKTEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN
- Yapay sinir ağları işletme alanında uygulanması ve bir örnek çalışma
Başlık çevirisi yok
SEVİNÇ GÜLSEÇEN