Yapay sinir ağları metodu ile Kızılırmak Nehri'nin akım tahmini
Flow forecasting of Kizilirmak river with artifical neural network method
- Tez No: 234152
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM TERZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Teknik Eğitim, Energy, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Akım, Akarsu, Yapay Sinir Ağları, Kızılırmak Nehri. 2009
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Kızılırmak Nehri Türkiye'nin en uzun akarsuyu olduğundan ülkemiz açısından çokönemli bir su kaynağıdır. Özellikle geçtiği illerde veya yakın illerde hem içme suyu,hem sulama hem de enerji üretimi açısından hayati öneme sahiptir. Günümüzdekuraklık ve küresel ısınma tehlikesinin gözle görülür derecede arttığı düşünülürse sukaynaklarının kullanımı, işletilmesi gibi konular ön plana çıkmıştır. Enerjiüretiminde kullanılan barajların inşası sırasında akarsu akımının tespiti çokönemlidir. Akarsu akımının tespiti için günümüzde Elektrik İşleri Etüt İdaresi GenelMüdürlüğü ve Devlet Su İşleri akarsuyun belirli noktalarına kurdukları ölçümistasyonlarıyla akım tahmini yapmaktadırlar. Ancak bu istasyonlar belirli sayıda veyetersiz olduğu için bazı durumlarda sağlıklı sonuç verememektedirler. Buçalışmada, yapay zeka tekniklerinden olan ve günümüzde yaygın bir şekildekullanılan yapay sinir ağları (YSA) metodu ile akım tahmin modelleri geliştirilmiştir.YSA metodu kullanılarak akım tahmin modelleri geliştirmek için, Kızılırmak Nehriüzerinde bulunan Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü'nden (EİE)Söğütlühan (1535), Yamula (1501) ve Bulakbaşı (1539) akım gözlem istasyonununakım değerleri ile Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü'nden (DMİ) Kayseri,Sivas ve Zara istasyonlarının yağış değerleri alınmıştır. Söğütlühan istasyonununakım değerlerini tahmin etmek için üç farklı model geliştirilmiştir. Bunlardanilkinde, Kayseri, Sivas ve Zara istasyonlarının yağış değerleri ile Yamula veBulakbaşı akım gözlem istasyonlarının akım değerleri girdi olarak kullanılmıştır.İkinci model geliştirilirken, birinci modelde kullanılan girdi parametrelerindenKayseri yağış gözlem istasyonunun değerleri çıkarılmıştır. Akım tahmini içingeliştirilen üçüncü modelde ise girdi parametreleri olarak sadece Yamula veBulakbaşı akım gözlem istasyonlarının akım değerleri kullanılmıştır. Geliştirilenmodeller kıyaslandığında, bütün modellerin uygun sonuçlar verdiği, en iyi sonucunsadece akım değerleri kullanıldığında elde edildiği görülmüştür. Sonuç olarak, yapaysinir ağları metodunun akım tahmin problemlerinde kolaylıkla kullanılabileceğigörülmüştür.
Özet (Çeviri)
Kızılırmak River is the tallest river in Turkey. That is why; it is very importantsource of water for our country. Especially, Kızılırmak River is which passing a lotof provinces and near provinces very important. That is, not only drinking orirrigating but also producing of energy is used. Today, if global warming and droughtthink getting increase, sources of water used and working have unearthed. It is veryimportant that the producing of energy of dams constructed guess flowing of riversdetermination. General Directorate of Electrical Power Resources Survey andDevelopment Administration and General Directorate of State Hydraulic Worksguess for the determination flowing of river and they build many stations someplaces of rivers. But, this is not very trustworthy. Because these stations areinsufficient and definite quantity.This study is observed flow very vital another subject and with Artificial NeuralNetwork (ANN) was estimated for Kızılırmak River estimated of month createdmodels. Thus, this article was used of datums which found stations of KızılırmakRiver. Three models was created and this models was showed with graphics andviews.Datums of rainfalls and flows that were taken for flow from General Directorate ofElectrical Power Resources Survey and Development Administration stations ofSöğütlühan (1535), Yamula (1501) ve Bulakbaşı (1539) and for rainfall fromGeneral Directorate of State Hydraulic Works stations of Kayseri, Sivas ve Zara havebeen used with used ANN method for improvement models on Kızılırmak River.Three models have been improved to estimate flow station of Söğütlühan (1535).First model; Datums of rainfalls Kayseri, Sivas and Zara and datums of flowsYamula (1501) and Bulakbaşı (1539) have been used as inputs.Second model; Datums of rainfalls Sivas and Zara and datums of flows Yamula(1501) and Bulakbaşı (1539) have been used as inputs but not used rainfall station ofKayseri. Last model; only datums of flows Yamula (1501) and Bulakbaşı (1539)have been used as inputs. As a result all models had been compresioned and for allmodels had been seen with used ANN method estimate that can be used good results.Key Words : Flow, River, Artifical Neural Networks, Kızılırmak River.
Benzer Tezler
- Kızılırmak Havzası'nda SYİ ile kuraklık analizi ve YSA yöntemi ile kuraklık tahmini
A drought analysis of the Kızılırmak basin using the standardized precipitation index (SPI) method and drought estimation using the artificial neural networks method
GAYE OĞUZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN YILDIZ
- Evaluation and modeling of streamflow data: Entropy medhod, autoregressive models with asymetric innovations and artificial neural networks
Akım verilerinin değerlendirilmesi ve modellenmesi: entropi metodu, simetrik olmayan hata terimli otoregressif modeller ve yapay sinir ağları
NERMİN ŞARLAK
Doktora
İngilizce
2005
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN
- Yapay sinir ağları metodu ile kalıp işlerinde bir verimlilik ve adam-saat tahmini modeli
Efficiency and man-hour analysis model in formwork operations by using artificial neural networks method
MURAT SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Kültür Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN
- Yapay sinir ağları metodu ile Türkiye tavukçuluk sektörü ihracattahmini uygulaması
Demanding Turkey's poultry sector export using by artificial neural networks method
KAMİL ABDULLAH EŞİDİR
Doktora
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiTeknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAHAN
- Yapay sinir ağları metodu ile gayrimenkul değerleme
Real estate appraisal with artificial neural networks method
ERHAN SARAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Kültür Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN