Fırat-Dicle havzasında günlük nehir akımlarının faklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Prediction of daily river flows in Firat-Dicle basin using different artificial intelligence methods
- Tez No: 284732
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. EMİN EMİROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık Dönüşümü, Yapay Sinir Ağı, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı, Nehir Akım Tahmini, Akarsu Gözlem İstasyonu, Wavelet Transform, Artificial Neural Networks, Radial Basis Neural Networks, River Flow Forecasting
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Hidrolojik süreçte nehir akımlarının modellenmesi ve akış tahmini; su kaynaklarının etkili planlanması, yönetimi ve sürdürülebilir kullanımı açısından oldukça önemlidir. Bir nehir sistemindeki herhangi bir kesitteki akım; akımın yer ve zamana bağlı olarak değişimi, nehrin fiziksel karakteristikleri ve nehrin havzası gibi birçok değişkenin fonksiyonudur. Yapay sinir ağları (YSA) son zamanlarda hidroloji biliminde başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Son yıllardaki çalışmalarda; su kaynakları ve hidroloji (örneğin akım tahmini, yağış-akış modellemesi, gelen akım, rezervuar işletimi, doğal kanallarda dispersiyon ve suspanse sediment tahmini), alanındaki YSA uygulamalarından umut verici sonuçlar elde edilmiştir.Bu çalışmanın asıl amacı, Fırat-Dicle havzasındaki nehir akım tahmini yapmak için yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşüm modelleri geliştirmektir. Bu çalışmada modelleme için 1968-2006 zaman periyodundaki günlük akım verileri kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşüm modelleri ile elde edilen bulgular, çoklu doğrusal regrasyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. Modellerden elde edilen sonuçların uygunluğunu test etmek için; karekök ortalama karesel hata (KOKH), ortalama mutlak hata (OMH) ve belirginlik katsayısı (R2) istatistiklerine göre sonuçlar irdelenmiştir. Karşılaştırma sonuçları, yapay zekâ tekniklerinin nehir akımı tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The forecasting and modeling of river flow in hydrological processes is quite important to deliver the sustainable use and effective planning and management of the water resources. The river flow process in any cross section of river system can be characterized as the function of various variables such as, spatial and temporal distribution of rainfall, catchment and river physical characteristics. In order to estimate hydrological processes such as runoff and change of water level using existing methods, parameters such as the physical properties of the catchment and river network and detailed observation data are necessary. The artificial neural network (ANN) has been successfully used in the hydrological sciences during recent years. The recent studies indicated that the ANN offers a promising results in the field of water resources and hydrology, such as streamflow estimation, rainfall?runoff modeling; reservoir inflow forecasting; reservoir operation; longitudinal dispersion in the natural channels; and suspended sediment estimation.The main aim of this study is to develop a suitable ANN and Wavelet Transform models for river flow forecasting in the Firat-Dicle Catchment, Turkey. In this study, daily river flow at the time period 1968-2006 was used for modeling. The performance of the ANN and Wavelet Transform models were compared with multi-linear regression models. Root mean square errors (RMSE), mean absolute errors (MAE) and deterministic coefficient (R2) statistics were used for the evaluation of the models? performances. Comparison results indicated that the neural computing techniques could be employed successfully in modeling river forecasting.
Benzer Tezler
- Sediment yükü ve nehir akımlarının SWAT modeli ile tahmin edilmesi ve frekans analizleri
Modeling sediment yield and streamflow using SWAT model and frequency analysis
ERKAN KARAKOYUN
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT KAYA
- Fırat- Dicle havzası için yapay zeka teknikleri ile günlük nehir akımı tahmini
Application of soft computing techniques in river flow modeling in the case of Euphrates-Tigris basin
SEFA NUR YEŞİLYURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiErzincan Binali Yıldırım Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YILDIRIM DALKILIÇ
- Sustainability problem of the Euphrates - Tigris basin water resources under a changing climate
Değı̇şen ı̇klı̇m şartları altında Fırat - Dı̇cle havzasında su kaynaklarının sürdürülebı̇lı̇rlı̇ğı̇ sorunu
MAHSA ZEYNALZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- Küçük akarsu havzalarında hidroenerji potansiyelinin belirlenmesi için en uygun modelin araştırılması
Investigation of the optimal method for determining hydropower potential of small stream basins
İBRAHİM HALİL DEMİREL
Doktora
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YÜKSEL
- Yukarı Fırat havzasındaki mevsimsel kar erimesinin WRF-ARW simülasyonu ve uydu verileri kullanılarak incelenmesi : Mart 2004 örneği
Investigation of seasonal snow melting by using WRF-ARW simulation and satellite data in the Upper Fırat basin: March 2004 case
ELİS GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL