Türkiye yağış miktarlarının yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşümü yöntemleri ile tahmini
Estimation of Turkish precipitation data using artificial neural networks and wavelet transformation method
- Tez No: 216817
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERCAN KAHYA, DOÇ. DR. H. KEREM CIĞIZOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Meteoroloji, İnşaat Mühendisliği, Meteorology, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir agları, Dalgacık dönüsümü, Yagıs, Türkiye, Tahmin, Artificial neural network, Wavelet transforms, Precipitation, Turkey, Estimation
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 198
Özet
Bu çalısmada, Türkiye günlük meteorolojik verileri kullanılarak, yapay sinir agları ve dalgacık analizi metotlarıyla günlük yagıs verilerinin tahmin edilmesi amaçlanmıstır. Yagıs tahmini üzerine, meteorolojik veriler yardımıyla genis kapsamlı bir tahmin modeli, YSA ve dalgacık analizlerinin bir uygulaması olarak ilk kez ortaya konmustur. lk defa bu çalısmada yagıs tahmini amacıyla yapay sinir agları yöntemi ile birlikte kullanılan dalgacık dönüsümü verilerin hem zaman hem de frekans ortamında incelenmesine olanak saglar. Özellikle son yıllarda, meteorolojik ve hidrolojik degiskenler üzerinde de çesitli uygulamaları olan dalgacık analizi, verilerin periyodik ve karakteristik yapısının belirlenmesinde kullanılan, verilerin fiziksel yapısının bazı özelliklerinin ortaya çıkarılmasında faydalı olan bir yöntemdir. Çalısmada günlük yagıs tahmini yapmak için, Türkiye genelinde dagılmıs gözlem istasyonlarına ait günlük meteorolojik veriler kullanılmıstır. Bu veriler önce homojenlik analizlerinden geçirilmis ve daha sonra homojenlik açısından uygun olan 14 istasyona ait veriler tahmin yapmak için seçilmistir. Çalısmada önce orijinal meteorolojik veriler ile yapay sinir aglarının üç farklı algoritması, yagıs tahmini yapmak amacıyla kullanılmıs, sonra ölçülmüs meteorolojik verilerin ayrık dalgacık dönüsümü bilesenleri kullanılarak yagıs tahmini yapılmıstır. Sonuçta dalgacık-YSA yöntemlerinin performansının daha iyi oldugu bulunmustur. Dalgacık dönüsümü yapay sinir aglarının basarısını oldukça arttırmıstır. Performans ölçütleri açısından en iyi soncu Dalgacık-BGYSA yöntemi vermistir.
Özet (Çeviri)
In this study, wavelet transforms and Artificial Neural Networks (ANN) have been applied to estimate the daily precipitation of Turkish meteorological data. Each of the meteorological data considered as input for the ANN model was decomposed into wavelet sub-series (DWs) by Discrete Wavelet Transform (DWT). Then, ANN configuration is constructed with appropriate DWs as input, and original precipitation time series as output. Wavelet transform, which can produce a good local representation of the signal in both the time and frequency domains, provides considerable information about the structure of the physical process to be modeled and has positive effects on ANN modeling ability. Because of these reasons, coupling wavelets with ANN can provide significant advantages. In this study, wavelet transforms and artificial neural networks have been applied to estimate the daily precipitation on Turkish meteorological data for the first time. Meteorological data obtained from DM (Turkish state meteorological services) were investigated for this study. Homogeneous analysis was applied by five different homogeneous tests to data. Then 14 stations were selected for precipitation estimation. In this study, firstly, precipitation estimation was applied with three different algorithm of artificial neural networks. Later wavelet transforms and ANN has been applied to estimate the daily precipitation. The estimation performance of the wavelet-ANN model is more superior to comparing with the performance of a classically trained ANN model and multi linear regression model.
Benzer Tezler
- Ovacuma (Bartın) çayı akımının makina öğrenmesi yardımıyla tahmin edilmesi ve Bartın Bahçecik yeraltı barajı beslenimlerinin hesaplanması
Estimation of Ovacuma (Bartin) river flow through machine learning and calculation of Bartin bahçecik underground dam recharge
EMRAH ŞANDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiKarabük Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY EKEMEN KESKİN
- Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik piyasası fiyat tahmini
Electricity price forecasting in the Turkish market using artificial neural networks
AYLİN BÜYÜKMIHCI
- Çok doymamış yağ asitleri bakımından zengin alg ilave edilen yemlerin levrek (Dicentrarchus albrax L., 1758)'de büyüme performansı ve vücut komposizyonuna etkisi
Effects of pufa (Polyunsaturated fatty acids) enriched algae added diets on growth and body composition of sea bass (Dicentrarchus labrax L., 1758)
KAMİL MERT ERYALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Su Ürünleriİstanbul ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL ŞENER
- Convection-permitting climate simulations for the 21st century based on SSP3-7.0 scenario over the Black Sea basin
Karadeniz havzası üzerinde 21. yüzyıl için SSP3-7.0 senaryosuna dayalı konveksiyona izin veren iklim simülasyonları
MEHMET BARIŞ KELEBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL
- Şiddetli yağışların karadeniz yüzey sıcaklığına duyarlılığının Artvin/Hopa seli özelinde topluluk simülasyonları üretilerek incelenmesi
Investigation sensitivity of extreme precipitations to blacksea sea surface temperature in Artvin/Hopa case specialization with produce ensemble simulations
ONUR HAKAN DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL