Geri Dön

Yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri kullanılarak tava buharlaşma tahmini yapılması

Pan evaporation estimation using artificial neural networks ve fuzzy logic

  1. Tez No: 232240
  2. Yazar: SELCAN AFŞAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR KİŞİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Buharlaşma, hidrolojik çevrimin ana bileşeni olarak, su kaynaklarının geliştirilmesi ve yönetilmesi için önemlidir. Literatürde bulanık mantık (BM) ve yapay sinir ağlarına (YSA) dayalı buharlaşma tahmin modelleri ile ilgili sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada buharlaşmanın tahmini için YSA ve BM modelleri geliştirilmiştir.Bu çalışmada; Kayseri, Kırşehir, Nevşehir ve Yozgat illerindeki dört istasyondan alınan günlük ortalama sıcaklık, minimum sıcaklık, maksimum sıcaklık, ortalama nem ve buharlaşma verileri kullanılmıştır. MATLAB programında hazırlanan kodlar yardımıyla çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA), radyal tabanlı yapay sinir ağları (RTYSA), genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağları (GRYSA), adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım kuralı (ANFIS) ve çoklu doğrusal regresyona (ÇDR) değişik giriş kombinasyonları uygulanarak buharlaşma tahminleri yapılmış ve herbir değişkenin buharlaşmaya olan etkisi incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Evaporation, as a major component of the hydrologic cycle, is important in water resources development and management. The application of artificial neural networks (ANN) and Fuzzy Logic (FL) to evaporation modelling are limited in the literature. Therefore, the ANN and FL model for estimation of the evaporation using climatic variables are investigated and discussed in the study.The daily mean air temperature, minimum temperature, maximum temperature and mean humidity and pan evaporation data of four weather stations in Kayseri, Kırşehir, Nevşehir and Yozgat are used in the study. Various input combinations of weather data are used as inputs to the multi-layer perceptron, radial basis function, generalized regression neural Networks, fuzzy logic (ANFIS) and multiple linear regression so as to evaluate degree of effect of each of these data on evaporation.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka yöntemleri ile GAP bölgesindeki aylık tava buharlaşma değerlerinin tahmin edilmesi

    Estimation of monthly pan evaporation in the GAP region with artificial intelligence methods

    YUNUS YEŞİLTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL GÜMÜŞ

  2. Havalı yağlama sisteminin yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile kontrol tasarımı

    Design of air oiled system via using artificial neural networks and fuzzy logic applications

    HACI ŞABAN CELAYİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER

  3. Boyahanelerde laboratuvar ile işletme arasındaki renk değişimlerinden kaynaklanan hataların azaltılması

    Reducing the defaults caused by the color differences between the laboratory and the mill in the dyehouses

    ASLI SARIDERELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE MERİH SARIIŞIK

  4. Farklı kokuların yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle sınıflandırılması

    A classification of different odors by using artificial neural networks and fuzzy logic methods

    ÜMİT ÖZSANDIKCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTEN ATASOY

  5. Load demand forecasting using artificial neural networksand fuzzy logic methods

    Yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri kullanarak yük talep tahmini

    BARQ RAAD KHASHEA AL-ANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAN ERMAN ERKAN