Giresun ili Aksu Deresi için farklı parametreler kullanılarak yapay sinir ağları ile akış modellemesi ve ileriye dönük akım tahminleri yapılması
Future flow prediction and flow modelling with artificial neural network using diffirent parameters for Aksu River in Giresun
- Tez No: 444157
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. FATİH SAKA, YRD. DOÇ. MURAT KANKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu çalışmada Doğu Karadeniz Havzası içerisinde bulunan Giresun iline bağlı Aksu Deresi için belirlenen 3 farklı Akım Gözlem İstasyonu konumlarında akım modellemesi yapılmıştır. Modelleme için Devlet Su İşleri'nden elde edilen akım verileri, Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden elde edilen yağış ve buharlaşma verileri kullanılmıştır. Oluşturulacak akım modeli için yapay sinir ağları (YSA) metodu tercih edilmiştir. YSA metodu mimarisinde seçilen çok katmanlı yapay sinir ağı (ÇK-YSA) modeli, belirtilen parametrelerin çeşitli kombinasyonlarıyla oluşturulmuş 14 farklı model ile denenmiştir. Denemeler sonucunda tahmin edilen değerler; RMSE, R, RH, E ve OMH hata değerlendirme katsayıları ile değerlendirilmiştir. Her istasyon için en başarılı olan model girdi kombinasyonu çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) analizi ile de denenmiştir. Tahmin edilmiş debi değerleri, taşkın koruma tesisleri, hidroelektrik santral tesisleri, arıtma tesisleri gibi yapıların projelendirme aşamasında, en çok kullanılan aşılma olasılıklarına göre belirlenmiş debi değerleri için, gözlem değerleri ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, ÇK-YSA yönteminin ÇDR yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği belirlenmiştir ve gelecek akım verisinin tahmin edilmesinde uygunluğu saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, a flow modelling has been made in three different current observatory stations located the Aksu River Basin in Giresun, a province in Eastern Black Sea Basin. The flow data provided by General Directorate of Hydraulic Works, the precipitation and evaporation data obtained from Turkish State Meteorological Service are used for the modelling. artificial neural network (ANN) method is preferred for the flow modelling that will be created. The multi layered artificial neural network (ML-ANN) method which is selected in the architecture of ANN model has been tested in 14 different models with various combinations of the specified parameters mentioned before. The estimated values from the experiments, are evaluated according to the error coefficients of RMSE, r, RH, E and MAE. The most successful input combinations for each station were tested by Multiple Linear Regression Analysis (MLR) model. During the design phase of structures such as predicted flow results flood protection facilities, hydroelectric plants and water treatment plants, the predicted flow results are compared with the observation values for the most commonly used flow rate which were determined according to the possibility of exceedance. As a result, ML-ANN method was given better results than MLR method and this study shown that ML-ANN method can be used for prediction of future flow datas.
Benzer Tezler
- Lise 9. sınıf öğrencilerinin müzik dersine yönelik tutumlarının incelenmesi (Giresun ili örneği)
Investigating the attitudes of the 9th grade high school students towards music lessons (Giresun province sample)
CANSU BAYRAM KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHİT AKSU
- Ortaokul 5. sınıf öğrencilerinin müzik dersine yönelik tutumlarının incelenmesi (Giresun il örneği)
Examination on the attitudes of the 5th grade mid-school students towards the music lesson (Giresun province sample)
BURCU BAŞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHİT AKSU
- Persicaria amphibia bitkisi kullanılarak sulardan ağır metal gideriminin ve ağır metallerin bitkiye etkisinin araştırılması
Investigation of heavy metal removal from water and the effect of heavy metals on plants using the plant Persicaria amphibia
BAHAR YAYLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Çevre MühendisliğiGiresun ÜniversitesiÇevre Bilimleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYDAHMET ÇAY
- 5. sınıf geometri öğretiminde EBA destekli matematik eğitiminin öğrenci başarısına ve görüşlerine etkisi
The impact of the EIN supported math education on students' achievement and opinions in 5th grade geometry teaching
MURAT GÖKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimGiresun ÜniversitesiMatematik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN AKSU
- İlköğretim müfettişlerinin öğretimsel liderlik davranışı
Instruentional of leadership behaviours primary school inspectors
NALAN PEMBE ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALİ AKSU