Yapay sinir ağlarının iklim bölgelerinin belirlenmesinde kullanılması ve Ward metodu ile karşılaştırılması
Applying artificial neural networks on determining climate zones and comparison with the Ward?s method
- Tez No: 252333
- Danışmanlar: PROF. DR. H. KEREM CIĞIZOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 347
Özet
Bu çalışmada, Ward metodu, Kohonen-YSA metodu ve geliştirilen yeni bir bulanık-YSA metodu ile Türkiye yağış rejimi bölgeleri ve Türkiye iklim bölgeleri belirlenmiştir. Bulanık-YSA metodu, literatürde küme analizi metotlarının performansının test edilmesi için sıkça kullanılan Iris verisi üzerinde denenmiş ve %94'lük bir performans göstererek küme analizi problemlerinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Uygulanan küme analizi metotlarının, stabilite testi sonuçlarına göre kararlı olduğu görülmüş ve farklı istasyon sayısı ile yapılan küme analizlerinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Meteorolojik veriler küme analizinde kullanılmadan önce lineer regresyon ve beklentilerin maksimumlaştırılması yöntemleriyle eksik verileri tahmin edilmiştir. Kullanılan tüm meteorolojik verilere bağıl homojenlik analizi uygulanmıştır. Ancak, test ve referans serileri arasındaki korelasyonların 0.7'den düşük olduğu durumlarda bağıl homojenlik testinin kullanılması uygun olmadığı için 4 adet mutlak homojenlik analizi uygulanmıştır. Meteorolojik verilerin temel bileşen analizi sonucunda, iklim bileşeni olarak adlandırılan 1. temel bileşende sıcaklık ve yağışın yanında bağıl nem verisi de önem arz ettiğinden bu verinin küme analizinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Türkiye'de yapılan çalışmalardan farklı olarak bağıl nem küme analizinde kullanılmış ve iklim bölgelerinin belirlenmesindeki etkisi araştırılmıştır. Literatürde benzeri olmayan bir biçimde, meteorolojik verilerin korelasyon katsayılarından oluşan matris küme analizinde kullanılmış ve yüksek küme çözümlerinde klasik yaklaşımlardan daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir. Korelasyonlardan oluşan matrisin kullanıldığı yüksek küme çözümlerinde iklim geçiş bölgeleri görülebildiğinden ilk kez Türkiye'nin ?alt yağış rejimi bölgeleri? ve ?alt iklim bölgeleri? gösterilmiştir. Bu sonuçlara göre Türkiye 7 ana yağış rejimi ve 16 alt yağış rejimi bölgesi ve 7 ana iklim bölgesi ve 15 alt iklim bölgesinden oluşmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, Ward?s method, Kohonen-ANN and a fuzzy-ANN method developed in this study applied for defining precipitation regime regions and climate zones. The Iris data which is commonly used in the literature was used to test the performance of the fuzzy-ANN. The performance of %94 showed that the fuzzy-ANN method can be used in cluster analyses. Stability analyses of the clustering methods showed that these methods can be applied in the cluster analyses which have different number of stations. The missing values were estimated with linear regression and expectation maximization methods before cluster analyses. The homogeneity analysis was performed on the annual data using a relative test and four absolute homogeneity tests employed where non-testable series were found due to the correlation coefficients values under 0.7 between test and reference series. Thus, homogeneity analyses were employed to all stations. Relative humidity showed high importance at the component 1 which is designated as the ?climate component? in principal component analyses. A matrix created from the correlation coefficients of the meteorological data were used as input for cluster analysis. In the international literature, there is no similar approach like the creation of this correlation matrix. Due to appearance of ?sub-climate zones? when the correlation coefficients were used as input, sub-precipitation regime regions? and ?sub-climate zones? of Turkey were manage to demonstrate. According to the results, there is 7 main precipitation regime regions and 16 sub-precipitation regime regions and 7 main climate regions and 15 sub-climate regions in Turkey.
Benzer Tezler
- Artifical neural networks flood forecasting: Investigation of the contributions of data assimilation for applications to Cevennes rivers
Yapay sinir ağlarıyla taşkın tahmini: Uygulamalar için veri asimilasyonunun katkılarının değerlendirilmesi Cevennes rivers
ÇAĞRI ALPEREN İNAN
Doktora
İngilizce
2023
Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ
PROF. DR. ANNE JOHANNET
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Theoretical modeling of the energy efficiency of a shopping mall
Bir alışveriş merkezinin enerji verimliliğinin teorik modellenmesi
HAMZA ABUALESS
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
EnerjiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR BİLEN
- İklim değişikliğinin içme suyu temini amaçlı kullanılan barajların doluluk oranlarına etkisinin yapay sinir ağı modellenmesi ile belirlenmesi
Determination of the effect of climate change on the occupancy rates of dams used for drinking water supply using artificial neural network modeling
FURKAN DEMİRBAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE ELMASLAR ÖZBAŞ