Geri Dön

Karadeniz bölgesindeki yağış-akış ilişkisinin farklı yapay sinir ağları metotlarıyla belirlenmesi

Rainfall-runoff modelling using a different annual neural networks approach for Black Sea catchments

  1. Tez No: 222624
  2. Yazar: MERTHAN ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. H. KEREM CIĞIZOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Su kaynaklarının degerlendirilmesinde günlük veya aylık ortalama akımların bilinmesi çok önemlidir. Ancak akarsuların çogunda akım ölçüm agı ya yoktur ya da çok zayıftır. Bu sebeple akım ölçümü olmayan veya eksik olan akarsu havzalarında ortalama akımların tahmini için pek çok çalısma yapılmıs ve yapılmaktadır. Bir akarsudaki akım havzadaki yagıs, sıcaklık, nem gibi birçok parametreye baglı olmakla birlikte yagıs olayının görülmesi ile akımın olusması arasında belli bir gecikme vardır. Akım tahminlerini yaparken bu gecikmeden yararlanılır. Bu çalısmada, ileri beslemeli geriye yayınım sinir agı (BGYSA), radyal tabanlı fonksiyonlara dayalı sinir agı (RTYSA) ve genellestirilmis regresyon sinir agı (GRSA) olmak üzere üç yapay sinir agı (YSA) metodu ve klasik yöntemlerden olan Çok Degiskenli Regresyon (ÇDR) metodu ile yagıs, sıcaklık, geçmis akım degerleri kullanılarak, akım tahminleri yapılmıstır. Elde edilen sonuçlar regresyon analizi sonuçları ile karsılastırılmıs ve daha basarılı bulunmustur. Ekstrapolasyon yapılması gerektiginde tercih edilmesi gereken YSA metotlarının daha ziyade BGYSA ve RTYSA oldugu görülmüstür. Buna karsın bu iki metot bazı durumlarda düsük akım degerleri için negatif tahminler verebilmekte, GRYSA kullanıldıgında ise bu sorunla karsılasılmamaktadır.

Özet (Çeviri)

It is important to reach daily or monthly flows in water resources assessment; however, flow observation network is mostly unavailable or inadequate for rivers. Hence, many studies have been performed to estimate mean flows for inadequate or ungauged basins. River flows depend on many variables such as precipitation, temperature, moisture and there is a lag time between precipitation and flow. This lag time is used to estimate flows. In this study, precipitation, temperature, moisture and previous flow data are used to estimate flows by means of three different neural network methods namely, conventional feed forward back propagation (FFBP), radial basis functions neural network (RBF), generalized regression neural network (GRNN) and multivariate regression, one of the classical methods. Consequently, FFBP and RBF are found more preferable when extrapolation is required. On the other hand both methods occasionally give negative estimations for low flow values; that is a problem not faced when GRNN is used.

Benzer Tezler

  1. Doğu Karadeniz Bölgesi'ndeki amatör balıkçılığın sosyo ekonomik analizi

    Socio-economic analysis of amateur fishing in the Eastern Black Sea region

    MUHAMMET KARAPİÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Balıkçılık TeknolojisiOrdu Üniversitesi

    Balıkçılık Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AYDIN

  2. Terkos havzasında tuzlu su girişimlerinin geçici elektromanyetik ve doğru akım özdirenç yöntemleriyle araştırılması

    Investigation of saltwater intrusion in terkos basin using transient electromagnetic and direct current resistivity methods

    AYÇA SULTAN ARDALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSAN GÜRER

  3. Numerical modeling of the bosphorus exchange flow dynamics

    İstanbul Boğazı değişim akımlarının sayısal modellenmesi

    ADİL SÖZER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Oşinografi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ÖZSOY

  4. Doğu karadeniz bölgesinde osteoporoz için risk faktörlerinin tespiti

    Identification of risk factors for osteoporosis in the region of east black sea

    MÜNEVVER SERDAROĞLU BEYAZAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TOSUN

  5. Aktif işgücü piyasası programlarının etki değerlendirmesi: Denizli ili örneği

    Impact evaluation of active labour market policies: The case of Denizli

    SEZGİ AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriPamukkale Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ KARADENİZ