Doğal akarsularda taşınan askı maddesi konsantrasyonunun bulanık genetik yaklaşımı ile modellenmesi
Modeling of suspended sediment concentration carried in natural streams using fuzzy genetic approach
- Tez No: 317844
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR KİŞİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Doğal akarsularda taşınan askı maddesi konsantrasyonunun doğru tahmini; akarsu taşımacılığı, kirliliğin önlenmesi, baraj ömrünün tespiti, hidroelektrik teçhizatların emniyeti, balıkların yaşamını sürdürmesi vb. konularda çok önemlidir. Bu amaçla kullanılan katı madde anahtar eğrileri (AE), çoğu tahminlerde iyi sonuçlar vermemelerine rağmen yaygın bir kullanım alanına sahiptirler. Bu çalışmada, akarsu en kesitindeki askı maddesi konsantrasyonunu tahmin etmek için yeni bir yaklaşım olarak bulanık genetik (BG) yaklaşımı önerilmiştir. BG yaklaşımının amacı ise, bulanık giriş üyelik fonksiyonlarına ait parametrelerin genetik algoritma kullanılarak belirlenmesidir. USGS (United States Geological Survey) tarafından işletilen 06088300 ve 06088500 nolu istasyonlara ait günlük debi ve askı maddesi konsantrasyonu verileri kullanılmıştır. Gözlenen 4 yıllık verilerin ilk 2 yılı eğitme, 1 yılı test ve kalan 1 yılı değerlendirme olarak üç bölüme ayrılmıştır. BG modellerin tahmin sonuçları, karekök ortalama karesel hata ve determinasyon katsayısı istatistikleri kullanılarak adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), çok katmanlı yapay sinir ağı (ÇKYSA) ve AE modelleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak BG yaklaşımının, askı maddesi konsantrasyonunu modellemede ANFIS, ÇKYSA ve AE yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
Correct estimation of suspended sediment concentration (SSC) carried in natural streams is very important with respect to channel navigability, pollution, reservoir filling, hydroelectric equipment longevity, fish habitat and scientific interests. Although conventional sediment rating curves (SRCs) are not able to give sufficiently accurate results, they have a wide range of usage. In this study, as a new approach, fuzzy genetic (FG) approach is proposed in order to predict SSC for a given stream cross section. The aim of FG approach is to determine the parameters of fuzzy input membership functions by genetic algorithm. The daily discharge and SSC data from two stations (Station No: 06088300 and 06088500) operated by the USGS (United States Geological Survey) were used as case studies. The observed 4 years long data were divided into three parts and the first 2 years data were used for training, 1 year data for testing and the remaining 1 year data were used for validation. The estimation outcomes of FG models are compared to adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS), multi-layer perceptron (MLP) and SRC models by using root mean square errors and determination coefficient statistics. The comparison results revealed that the FG approach outperforms the ANFIS, MLP and SRC in modeling of SSC.
Benzer Tezler
- Doğal akarsularda taşınan katı madde miktarının yapay zeka yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi
Estimation of suspended sediment amounts carried in natural streams by using artificial intelligence methods
NECMİYE MİNARECİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KİŞİ
- Kanal enkesiti şeklinin harekete başlama kriteri ve taban yükü debisi üzerindeki etkisi
Effects of channel crossection on intitation of motion and bed load discharge
NAZLI ÇİÇEK SÖYLEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL ŞADAN ÖZGÜR KIRCA
- Çoruh Nehri Havzası' nda taşınan askıda katı madde yükünün farklı yapay zeka teknikleri ile modellenmesi
Modeling of suspended sediment load carried in Çoruh River Basin by using different artificial intelligence methods
BANU YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EGEMEN ARAS
- Doğal akarsularda akım özelliklerinin entropi yöntemi ile incelenmesi
Investigation of flow properties by entropy concept in natural rivers
SERKAN ÖZDİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ARDIÇLIOĞLU
- Sahil kayalarının kıyı morfolojisine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of coast rocks on coast morphology
MUSTAFA SELMANİ ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiKıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKET ÇOKGÖR