Seyhan havzası yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağları yöntemi ile modellenmesi
Modellling of rainfall runoff relation with artificial neural network methods for Seyhan basin
- Tez No: 318493
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HATİCE ÇAĞATAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Su kaynaklarının plânlanması ve projelendirilmesi aşamasında güvenilir akım tahminlerinin ve akım modelleme çalışmalarının yapılması önem taşımaktadır. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ile yağış-akış ilişkisinin modellenmesi belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada, modelleme için MATLAB R2008a kullanılmıştır. Uygulama için Seyhan Havzası seçilmiştir. Gözlenmiş yağış ve akım verileri kullanılarak akım tahminleri yapılmıştır. İleri Beslemeli Geriye Yayınımlı Yapay Sinir Ağı kullanılmış (İBGYSA) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonunda İBGYSA yönteminin ÇDR yöntemine göre genelde daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
It is very important to obtain reliable estimation and modelling of runoff in planning and designing of water resources. The current study aims to model rainfall-runoff relation using Artificial Neural Networks (ANN). In this study, MATLAB R2008a was used as a modelling tool. Seyhan Basin was selected for application. Previous rainfall-runoff observations were used in estimation of runoff. In this study, ANN method of the Feed Forward Back Propagation Neural Network (FFBPNN) was adopted and results were compared with those of Multi Linear Regression (MLR) method. In conclusion, FFBPNN method provides better results than results of MLR method.
Benzer Tezler
- Development of drought intensity-duration-frequency curves based on standardized climatic indices using physical variables, deficit in precipitation and deficit in streamflow
Yağiş açiği ve akim açiği fiziksel değişkenlerini kullanan standartlaştirilmiş iklim i̇ndeksleri tabanli kuraklik şiddet-süre-frekans eğrilerinin geliştirilmesi
YONCA ÇAVUŞ
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY
PROF. DR. KERSTIN STAHL
- Farklı olasılıklı yağış ve sıcaklıkların CBS ortamında haritalanmasında uygun yöntem belirlenmesi ve M. Turc yüzey akış haritasının geliştirilmesi: Seyhan havzası örneği
Determination of appropriate method for mapping rainfall and temperature with different probability levels in GIS environment and producing M. Turc runoff map: A case study in the Seyhan basin
ALİ DEMİR KESKİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Jeoloji MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÇETİN
- Seyhan havzasında iklim değişimlerinin yüzeysel su kaynaklarına olan etkilerinin araştırılması
Assessment of climate change impacts on surface-water reseurces in Seyhan river basin
DİLEK GÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji (Hidrejeoloji) Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT TEZCAN
- Göksu havzası'nın (Seyhan) su potansiyelinin belirlenmesi ve sürdürülebilirliği
Determination and sustainability of Göksu basin (Seyhan) water potential
FATİH KARAOSMANOĞLU
- Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerinin birlikte kullanılması ile kar erimesi akış hidrografının benzetimi (Sarız çayı havzası örneği)
Simulation of the snowmelt runoff hydrograph by using of remote sensing and geographic information systems (Sariz creek watershed case study)
GÖKHAN TAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM GÜRER