Şiddet süre frekans bağıntısının yapay bağışıklık algoritması kullanılarak belirlenmesi
Determination of intensity duration frequency relationship by using artificial immune algorithm
- Tez No: 330563
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİL KARAHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 164
Özet
Bu çalışmada, Şiddet Süre Frekans (ŞSF) ilişkisi analizi yapan bir çözüm yaklaşımı geliştirilmektedir. Bu çözüm yaklaşımı sayesinde ŞSF formüllerinin ağırlık parametreleri, yoğun istatistiksel hesaplamalara veya çok sayıda deneme yanılmaya gerek kalmadan belirlenebilmektedir. Çözüm yöntemi olarak Yapay Bağışıklık Sistemleri kullanılmaktadır. Bu sistemlerden biri olan Geliştirilmiş Bağışıklık Klonal Seçim Algoritması'nın (GBKSA) mutasyon işlemi Klonal Seçim Algoritması'na (Clonalg) entegre edilerek yeni bir çözüm algoritması önerilmektedir. Her iki algoritma da farklı ŞSF formüllerinin ağırlık parametrelerinin belirlenmesinde test edilmiş ve hata değerlendirme ölçütlerine göre performansları karşılaştırılmıştır. Test için Ege Bölgesi'ndeki Devlet Meteoroloji İşleri (DMİ) tarafından işletilmekte olan 35 meteoroloji istasyonuna ait yağış verileri kullanılmıştır. Test sonucunda önerilen algoritmanın GBKSA' dan daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This study develops an approachment to analyse Intensity Duration Frequency (IDF) relationship. The weighting parameters of formulas IDF relationship may be determined instead of any statistical computations or many trial error procedures with this approachment. Artificial Immune Systems (AIS) are used as solving technique. A new algorithm is proposed by integrating mutation operation of Improved Immune Clonal Selection Algorithm (IICSA) is one of Artificial Immune Systems into Clonal Selection Algorithm (Clonalg). Both algorithms are tested to determine weighting parameters of various formula of Intensity Duration Frequency (IDF) relationship and their perfomances are compared according to error evaluation criteria. In order to test, rainfall datas of 35 meteorological stations operated by DMİ in Region Aegean are used. As a result of test, it's observed that the performance of proposed algorithm is better than IICSA's.
Benzer Tezler
- Yağış şiddet süre frekans bağıntılarının sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak Türkiye ölçeğinde belirlenmesi
Determination of the rainfall intensity duration frequency relations using heuristic optimization methods in Turkey
UTKU ZEYBEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLI ÜLKE KESKİN
- Doğu Karadeniz Bölgesinde yağış şiddet-süre-frekans eğrilerinin güncellenmesi
Updating the intensity-duration-frequency curves in the Eastern Black Sea Region
PEGAH KAMALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiEge Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER LEVEND AŞIKOĞLU
- Generating rainfall intensity-duration-frequency curves of southeastern and eastern mediterranean regions of Turkey
Türkiyenin Güneydoğu ve Doğu Akdeniz bölgelerinin yağış şiddet-süre-tekerrür eğrilerinin belirlenmesi
İBRAHİM HALİL DEGER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER ARIÖZ
DOÇ. DR. MEHMET İSHAK YÜCE
- Critical drought severity-duration-frequency curves based on precipitation deficit
Yağış açığı cinsinden kritik kuraklık şiddet-süre-frekans eğrileri
YONCA ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY
- Değişen iklim koşulları altında yağış şiddeti-süre-frekans eğrilerinin tahmin edilmesi
Estimating intensity-duration-frequency curves under changing climate conditions
BURAK GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiDicle ÜniversitesiHidrolik ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ KAYAALP