Yapay sinir ağları algoritması kullanılarak akarsu havzalarında yağış-akış-katı madde ilişkisinin belirlenmesi
Determination of rainfall-runoff-sediment transport relationship in watersheds by using artificial neural network algorithm
- Tez No: 200807
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MAHMUD GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Akarsular tarafından tasınan katı madde miktarlarına ait degerler, öncelikle biriktirme haznelerinin planlanması ve isletilmesi ve ayrıca havzanın erozyon karakteristiklerinin belirlenmesinde kullanılmaktadır. Tasınan katı madde miktarı su kaynaklarının yönetimi ve planlanması içinde önemli bir parametredir. Yukarıda bahsedilen bu sorunlardan dolayı yagıs, akıs ve katı madde tasınımı gibi hidrolojik olaylar arasındaki dogrusal olmayan dinamik iliski dogru ve güvenilir bir biçimde belirlenmelidir. Yapılan bu çalısmada yapay sinir agları yönteminin akarsularda katı madde miktarının tahmin edilmesinde kullanılabilirligi arastırılmıstır. Uygulama alanı olarak Büyük Menderes Nehri üzerinde bulunan Yukarı Büyük Menderes Alt Havzası ve Banaz Çayı Alt Havzası seçilmistir. Yapay sinir agları yöntemi ile bu havzalarda farklı giris yapısına sahip katı madde tahmin modelleri gelistirilmistir. Yapay sinir agları sonuçları, gözlem degerleri ile karsılastırılmıs ve performansları uygunluk kriterleri ile degerlendirilmistir. Elde edilen sonuçlar Yapay Sinir Agları yönteminin katı maddenin modellenmesinde ve tahmininde basarılı bir sekilde uygulanabilecegini göstermistir.
Özet (Çeviri)
Sediment yield carried in a stream is used for planning reservoirs and also for defining erosion charateristics of a basin. This is also an effective parameter for managing and planning water recources. Because of these problems which were explained above, the nonlineer dynamic relationship between hydrological events such as rainfall, runoff and sediment yield, have to be determined truly and certainly. In this study, the employability of artificial neural networks for estimating sediment yield carried in a stream have been researched. For application area, Up Menderes Subbasin and Banaz Çayı Subbasin were selected. Sediment yield forecasting models having various input structures were developed using Artificial Neuroal Networks. The results of the neural networks and observed values were compared and performances were assessed by fitness criterias. The results of ANN models have shown that ANN can be applied successfully and provides high accuracy and reliability for sediment yield forecasting.
Benzer Tezler
- Doğal akarsularda taşınan katı madde miktarının yapay zeka yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi
Estimation of suspended sediment amounts carried in natural streams by using artificial intelligence methods
NECMİYE MİNARECİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KİŞİ
- Deneysel olarak oluşturulan epileptik diken aktivitesinin sinyal işleme metotları ve yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi ve bulguların otonomik ve davranışsal yanıtlarla füzyonu
Investigation of experimentally induced epileptic spike activity using signal processing methods and artificial neural networks and fusion of findings with autonomic and behavioral responses
DENİZ KARAÇOR
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
PROF. DR. EYÜP SABRİ AKARSU
- Evrimsel algoritmalar kullanılarak heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi
Production of landslide susceptibility maps using evolutionary algorithms
TALHA TAŞKANAT
Doktora
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
- Ege bölgesi doğal akarsularında katı madde taşınımı için ampirik, regresyon ve yapay zeka yöntemlerinin uygulanması
Application of empirical, regression and artificial intelligence methods for the sediment transport in natural streams of the Aegean region
ASLI ÜLKE
Doktora
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiHidrolik Hidroloji ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ ÖZKUL
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR
- Yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye gün öncesi piyasası elektrik fiyat tahmini
Turkish day ahead market electricity clearing price forecasting using artificial neural network
ASLIHAN DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU