Geri Dön

Yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağı yöntemleriyle modellenmesi: Kurukavak havzası uygulaması

Modeling of rainfall-runoff relation with artificial neural network methods: Kurukavak basin casestudy

  1. Tez No: 181546
  2. Yazar: ERSİN OĞUL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TOMBUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağı, ileri beslemeli geriye yayınım metodu, genelleştirilmiş regresyon sinir ağı, radyal tabanlı sinir ağ, Artificial neural network, feed forward back propagation method, generalized regression neural network, radial basis function neuralnetwork
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu çalışmada, daha önce elde edilmiş hidrometeorolojik verilerle yapaysinir ağları metodu kullanılarak yağış akış ilişkisi incelenmektedir. Yapılançalışmada Bilecik ili, Pazaryeri ilçesi, Kurukavak Havzası'na ait gözlenmiş yağışve akım verileri kullanılarak akım tahminleri yapılmıştır. Çalışmada yapay sinirağı metotlarından ileri beslemeli geriye yayınım metodu, genelleştirilmişregresyon sinir ağı metodu ve radyal tabanlı sinir ağı metodu kullanılmıştır. Yağışve akım verileri modellere girdi olarak verilip yeni akım değerleri elde edilmiştir.Grafiklerden elde edilen yeni akım değerleri daha önce ölçülen akım değerleriylekarşılaştırılmıştır. Her farklı yapay sinir ağı mimarisi için en iyi sonuç eldeedilene kadar çok sayıda simülasyon yapılarak en iyi sonuç elde edilmiştir.Simülasyon sonuçlarına bakıldığında en iyi sonucu gerek genelleştirilmişregresyon sinir ağı, gerekse radyal tabanlı sinir ağı metoduna kıyasla ileribeslemeli geriye yayınım metodunun verdiği görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Flow estimation in a base, the help of the obtained hydrometeorologicdata, is important in terms of water resources projecting studies. In this study,based modelling applications are performed with flow estimation which isobtained by the help of antecedent hydrometeorologic data. In the study, the flowestimations are made by previously measured rainfall, evaporation and antecedentflow data obtained in Kurukavak Basin, Pazaryeri, Bilecik. In the study, theartificial neural network methods of the feed forward back propagation method,the generalized regression neural network and the radial based artificial neuralnetwork method are used. The calculations are performed in Matlab 6,5programme. The new flow data are obtained from a computer programme inmatlab written about rainfall, flow and evaporation data. Many simulations aredone for each different artificial neural network architecture to get the best resultsand the real results are obtained in a short time.

Benzer Tezler

  1. Yağış – akış ilişkisinin yapay sinir ağları ve otoregresif hareketli ortalamalar modelleri ile tahmini

    Prediction of rainfall - runoff relation with artificial neural networks and autoregressive moving average models

    LEVENT KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA DEMİRCİ

  2. Türkiye genelinde yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağı metodlarıyla modellenmesi

    Rainfall-runoff modelling in whole Turkey by artificial neural networks

    PINAR AŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİKMET KEREM CIGIZOĞLU

  3. Rainfall - runoff prediction based on artificial neural network, a case study in la chartreux spring, France

    La charteux,Fransa kaynağındaki yağış - akış ilişkisinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmini

    ÇAĞRI ALPEREN İNAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ

  4. Yağış-akış ilişkisinin yapay zeka yöntemleri ile modellenmesi

    Modeling the rainfall-runoff relationship with artificial intelligence methods

    YUNUS YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ ÖNEN

  5. Seyhan havzası yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağları yöntemi ile modellenmesi

    Modellling of rainfall runoff relation with artificial neural network methods for Seyhan basin

    EVREN TURHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE ÇAĞATAY