Yapay sinir ağları kullanılarak evapotranspirasyonun tahmin edilmesi ve deneysel metotlarla karşılaştırılması
Estimating evapotranspiration using artificial neural networks and comparison with experimental methods
- Tez No: 276766
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR KİŞİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Evapotranspirasyon (ET), su döngüsünün en önemli parametrelerinden biridir. Bitki sulama projelerinin yapılması veya sulama rejiminin belirlenmesi gibi konularda ET oldukça önemlidir. Bu değerlerin bilinmesi ile uygulanan sulamalarda önemli ölçüde tasarruf sağlanabilir. Bu tez çalışmasında yapay sinir ağları (YSA) yardımıyla ET'nin tahmini yapılarak, YSA modellerinden elde edilen değerler, deneysel metotlarla elde edilen değerlerle karşılaştırılmıştır. Bunun için üç farklı uygulama öngörülmüştür ve Amerika Birleşik Devletleri Kaliforniya Sulama Yönetimi Bilgi Sistemi (CIMIS)'ne ait iki bölgede yer alan toplam altı farklı otomatik ölçüm istasyonundan elde edilen günlük iklim verileri kullanılmıştır. Elde edilen ortalama sıcaklık (S), radyasyon (R), rüzgar hızı (RH) ve ortalama bağıl nem (BN) bağımsız değişkenleri kullanılarak, çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA) modelleri kurulmuş ve ET tahmini yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Evapotranspiration (ET), is one of the most important parameter in hydrologic cycle. ET is very important for irrigation projects and determination of irrigation regime. Irrigation can be applied with considerable savings by correctly estimation of ET. In this study, artificial neural networks (ANN) was used for estimating ET. The ANN results were compared with empirical methods. Daily climatic data from six different stations operated by California Irrigation Management Information System (CIMIS) located in United States were used. Average temperature (T), radiation (R), wind speed (WS) and mean relative humidity (RH) were used as inputs to the ANN models to estimate ET.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları kullanılarak evapotranspirasyonun tahmin edilmesi ve ampirik metotlarla karşılaştırılması
Comparative analysis of evapotranspiration estimation using artificial neural networks and conventional methods
PAUL BANDA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL CEMEK
- Reference evapotranspiration estimation with supervised learning techniques
Pekiştirmeli öğrenme yöntemleriyle evapotranspirasyon tahminleme
RÜZGAR ÜÇKARDEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ECE GELAL SOYAK
PROF. ÜNAL KIZIL
- İklim krizi yönünden tarımsal etki değerlendirme analizi: Sarıgöl Afşar Barajı örneği
Agricultural impact assessment analysis in terms of climate crisis: The case of Sarıgöl Afşar Dam
UMUT SUZAN
Doktora
Türkçe
2024
ZiraatEge ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ UL
PROF. DR. UMUT OKKAN
- Sudan'nın günlük referans bitki su tüketiminin deterministik ve stokastik yöntemlerle modellenmesi
Modeling of daily reference evapotranspiration using deterministic and stochastic methods of Sudan
MAWADDA AHMED MOHAMMED ABDALLAH
Doktora
Türkçe
2023
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL CEMEK
- Optimizasyon teknikleri kullanılarak kuraklık hibrit tahmin modeli geliştirilmesi
Development of drought hybrid forecast model using optimization techniques
ALİ ALKAN
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TOMBUL