Geri Dön

Rüzgâr potansiyelinin yapay sinir ağlarıyla analizi ve uygulaması

Analysis and application of artificial neural networks for wind potential

  1. Tez No: 343999
  2. Yazar: UMUT SARAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT LÜY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Rüzgâr hızı tahmini, Resilient, Levenberg ? Marquardt, gradient ? Descent, Wind speed prediction, Neural networks, Levenberg-Marquardt, Resilient, Gradient Descent, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Türkiye'nin kuzeyinde Karadeniz bölgesinin Orta Karadeniz bölümünde konuşlu Tokat iline ait rüzgâr verilerinin, Yapay sinir ağları (YSA) yardımıyla rüzgâr hızı tahmini için kullanılması incelenmiştir. Rüzgâr hızı modellemesinde MATLAB Neural Network araç kutusu ile geri beslemeli, 3 katmanlı bir ağ tasarlanmıştır. Kullanılan veriler devlet meteoroloji işleri istasyonundan 10 metre yükseklikten alınmıştır. Tokat iline ait 2010 yılı günlük ortalama rüzgâr hızı tahmini 2005-2010 yılları arasındaki verilerden yararlanılarak, YSA geri beslemeli ağ öğrenme algoritmaları kullanılarak 2010 yılına ait rüzgâr hızı verilerinin tahmini yapılmıştır. Her üç ayın Rüzgâr-Sıcaklık (R-S), Rüzgâr-Basınç (R-B), Rüzgâr-Nem (R-N) giriş verileri kullanılarak rüzgâr hızı tahmini için Levenberg ? Marquardt (LM), Dik iniş (Dİ) ile Esnek yayılım (EY) öğrenme algoritmaları kullanılarak 36 adet grafik elde edilerek ortalama karekök hatası (OKH) değerleri hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, wind data acquired from Tokat province located in the Central Black Sea section of the Black Sea region of Turkey were used to estimate wind speed by using artificial neural networks (YSA). A 3-layer feedback network was designed for wind speed modeling with MATLAB Neural Network Toolbox. Data used were acquired from State Meteorological station taken from a height of 10 meters. By using daily average wind speed data of Tokat province in 2010, YSA feedback network algorithms were used for estimation wind speed data. To estimate the wind speed, of each three months wind-temperature, wind ?pressure, wind humidity data entry datas were used and by using Levenberg - Marquardt (LM) learning algorithm, the gradient - Descent (Dİ) learning algorithm and Resilient (EY) learning algorithm 36 graphics have been got and root mean square error (OKH) values have been calculated.

Benzer Tezler

  1. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  2. Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma

    A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region

    MEHMET FARUK ALTUNKASA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Çevre MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN

  3. Şanlıurfa-Harran ovası topraklarının ince kum mineralojisi ve bazı yaygın toprak serilerinin mikromorfolojisi

    Başlık çevirisi yok

    SABAHATTİN ŞAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Toprak Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM KAPUR

  4. Yatay eksenli rüzgar türbinlerinin aerodinamik karakteristikleri

    Başlık çevirisi yok

    NEVİN SALAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAHİR YAVUZ