Modeling of discharge-sediment yield relationship in Middle Euphrates basin using genetic programming
Orta Fırat havzasında debi-sediment yükü ilişkisinin genetik programlama kullanarak modellenmesi
- Tez No: 255966
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYTAÇ GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu çalışma, Orta Fırat Havzası'nda aylık ortalama askıda sediment-debi ilişkisinin modellemesinde, Gen-expresyon programlama (GEP) tekniğinin kullanımını araştırmaktadır. Sediment anhtar eğrileri (SRC) ve çoklu lineer regresyon (MLR) gibi konvensiyonel metotlar, genelde debi ve askıda sediment yükü arasındaki ortalama ilişkiyi elde etmede kullanılmaktadır. Ancak, bu metotların genelde askıda sediment miktarını ya çok daha fazla ya da çok daha az tahmin ettikleri gözlemlenmiştir. Son yirmi yıl boyunca, konvensiyonel metotlara alternatif olarak, ?esnek hesaplama? adı altında yeni metotlar geliştirilmiştir. Yapay Sinir Ağları (YSA), genetic programlama (GP), destek vector makineleri (DVM) en çok kullanılan esnek hesaplama tekniklerinden bazılarıdır. GP hariç diğer metotlar, içeriğinde ne tür hesaplamaların diğer araştırmacıların bilmediği ?kara-kutu? mantığıyla çalışır. Bu yüzden halen, sediment-debi ilişkisi için açık formülasyonlar geliştirmek gerekmektedir. Bu çalışmada, GEP kullanarak açık formülasyonlar geliştirmek hedeflenmiştir. Aylık ortalama askıda sediment yükünü tahmin eden GEP tabanlı açık formülasyonlar, sediment anahtar eğrileri (SRC) ve MLP teknikleri ile karşılaştırılmıştır. Orta Fırat Havzasında Fırat Nehri üzerinde beş istasyondan elde edilen günlük debi (Q) ve askıda sediment yükü (SYY) veriler kullanılarak geliştirilen GEP, SRC ve MLP modelleri karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar GEP formülasyonlarının SRC ve MLP modellerinden daha üstün performans sergilediğini ve bu formülasyonların su mühendisliği alanında kullanım için çok pratik olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This study investigates the use of Gene-expression programming (GEP) in modeling of suspended sediment yield (SSY) based on monthly averaged river discharge (Q) measurements in Middle Euphrates Basin. Conventional sediment rating curve (SRC) and multiple linear regression (MLR) techniques are often applied to determine the average relationship between SSY and Q. However, these methods are observed to generally underestimate or overestimate the amount of sediment. In the last two decades, new methods, under the name of ?soft computing?, have been proposed as alternative to the conventional methods. Artificial neural networks (ANNs), genetic programming (GP), support vector machines (SVMs) are some of the most widely validated branches of soft computing techniques. Except GP, the other methods generally work as ?black-box? models, which are implicit that can?t be simply used by other investigators. Therefore it is still necessary to develop an explicit model for the discharge?sediment relationship. The aim of this study is to develop explicit models by using GEP. GEP based explicit models, which is predicting the monthly suspended sediment yield, were compared to the rating curves and MLP techniques. The daily discharge and suspended sediment yield data from five stations on Euphrates River in Middle Euphrates Basin were used in validation of the proposed GEP, SRC and MLP models. The results indicate that the proposed GEP formulations perform superior to SRC and MLP models and these formulations are quite practical for use of water engineering society.
Benzer Tezler
- Akarsu askı maddesi debisi tahmini için nonlineer bir sistem modeli
A nonlinear system model for prediction of suspended load of rivers
VEYSEL GÜLDAL
Doktora
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSu Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. R. FERRUH MÜFTÜOĞLU
- Sediment source area identification over watersheds: Influence of spatial scale and sediment travel times
Başlık çevirisi yok
LATİF KALIN
- İnebolu havzasında yüzeysel akış ve sediment yükünün tahmin edilmesinde SWAT modelinin uygulanması
Application of SWAT model for prediction of surface flow and sediment load in the Inebolu basin
ENİS BALTACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT REİS
- Investigation of impact of climate change on sediment yield and streamflow in a subbasin of euphrates river using statistical downscaling and genetic programming
İklim değişikliğinin fırat nehri alt havzasındaki sediment taşınımı ve debiye etkisinin istatistiksel ölçek küçültme ve genetik programlama kullanarak araştırılması
MUHAMMED VEDAT GÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTAÇ GÜVEN
- Dicle havzasındaki akarsularda sediment taşınımının matematiksel modellerle belirlenmesi
The Determination of sediment transport using mathematical models in rivers of Tigris basin
NECATİ KAYAALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİZAMETTİN HAMİDİ