Geri Dön

Meteorolojik veriler kullanılarak yeraltı su seviyesinin genetik programlama ile tahmini

Estimation of groundwater level with genetic programming using meteorological data

  1. Tez No: 387480
  2. Yazar: EMİN BABAYİĞİT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ÇOBANER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Tatlı su ihtiyacının önemli bir kısmı yeraltı suları tarafından karşılanmaktadır. Ancak yeraltı sularının kalitesinin ve miktarının meteorolojik verilere dikkat edilerek izlenmesi ve mevcut durumunun ortaya konması su yönetimi politikalarının geliştirilmesi ve su potansiyelinin hesaplanması bakımından gereklidir. Genetik programlama (GP) evrimsel tabanlı bir yaklaşımdır ve son yıllarda alternatif bir yapay zeka tekniği olarak kullanılmaktadır. GP, diğer yapay zeka tekniklerine göre değişkenler arasındaki ilişkilerden faydalanarak problemin bir matematiksel modelini ortaya koyabilme avantajına sahiptir. Bu tez çalışmasında, meteorolojik veriler ve geçmiş günlere ait yeraltı su seviyeleri kullanarak yeraltı su seviyelerini tahmin etmek amacıyla çeşitli matematiksel modeller geliştirilmiştir. Matematiksel modellerin geliştirilmesine yeni bir GP yaklaşımı olan çok-genli genetik programlama (ÇGGP) uygulanmıştır. ÇGGP ile model oluşturulmasında Karacaviran gözlem kuyusuna ait 2007-2010 zaman dilimini kapsayan 4 yıllık günlük veriler ile Develi meteoroloji istasyonuna ait günlük meteorolojik veriler kullanılmıştır. 2007 ve 2008 yıllarına ait veriler eğitim, 2009 yılına ait veriler doğrulama ve 2010 yılına ait veriler ise test amaçlı kullanılmıştır. Beş veya altı giriş parametrelerine göre 1, 7, 15, 30 ve 45 gün sonraki yeraltı su seviyelerini tahmin etmek için toplam 10 model oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin doğruluğu değerlendirilmiş ve çoklu doğrusal regresyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. ÇGGP modelleri ile elde edilen sonuçların çoklu doğrusal regresyon modellerine göre dört farklı kritere göre daha iyi olduğu tespit edilmiştir. ÇGGP kullanarak oldukça basit ve kullanışlı modeller ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

The significant portion of freshwater needs are met by ground water. However, paying attention to the monitoring of groundwater quality and quantity of meteorological data and to reveal the current situation is necessary for the calculation of the potential for water development and water management policies. Genetic programming (GP) is an evolutionary-based approach and is used as an alternative to artificial intelligence techniques in recent years. GP has the advantage of revealing a mathematical model by using the relationships between variables. In this thesis, various mathematical models has been developed to predict the groundwater levels by using meteorological data and previous days of groundwater levels. To the development of mathematical models, a new GP approach, multi-gene genetic programming (MGGP), was implemented. The daily data obtained from Karacaviran observation wells and Develi meteorological station covering the period of 4 years from 2007 to 2010 were used for the creation of models. The data of 2007 and 2008 were used for training while the data of 2009 and 2010 were used for validation and test purposes, respectively. According to five or six input parameters, a total of 10 models were formed to predict the groundwater levels of 1, 7, 15, 30 and 45 days beyond. The accuracy of the generated models were evaluated and compared with the multiple linear regression models. The results obtained with MGGP models was found to be better than multiple linear regression models based on four different criteria. Quite simple and useful models using MGGP been revealed.

Benzer Tezler

  1. Cinsel yolla bulaşan enfeksiyon etkenlerinin tanısında kullanılan konvansiyonel yöntemler ve DPO TM (dual priming oligonükleotid) tabanlı multipleks PCR yönteminin karşılaştırılması

    Comparison of conventional methods used in the diagnosis of sexually transmitted infectionsand DPO TM (Dual priming oligonükletid) based multiplex PCR method

    DEMET FURKAN SEVİNDİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MikrobiyolojiSağlık Bakanlığı

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERRİN ESEN

  2. Samsun organize sanayi bölgesinde hava kalite parametrelerinin izlenmesi ve meteorolojik parametrelerle ilişkilerinin incelenmesi

    An investigation of the relationshios with meteorological parameters and monitoring of air quality parameters in organized industrial region of samsun

    ANDAÇ AKDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Çevre MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ ERGUN

  3. Veri madenciliği tekniğinin havacılık meteorolojisinde kullanımı

    A study of data mining on aeronautical meteorology

    EDA ÇINAROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    MeteorolojiErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN UNUTULMAZ

  4. Kalp yetersizliği özbakımına bakım veren katkısı ölçeği geçerlilik ve güvenilirlik çalışması

    Valıdıty and relıabılıty of the turkısh versıon of the caregıver contrubıtıon to self care of heart faılure ındex

    GÜLÇİN AKBIYIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Hemşirelikİstanbul Üniversitesi

    İç Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAY ENÇ

  5. Hemşirelerde karşılıklı bağımlılık ve ilişkili faktörler

    Co-dependency among nurses and related factors

    NURGÜL ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    HemşirelikHaliç Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİM BUZLU