Bulanık Mantık Yöntemi ile mevsimsel verilere dayalı buharlaşma tahmini
Prediction of evapotranspiration based on climatic data with Fuzzy Logic Method
- Tez No: 446588
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA MAMAK, DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Bu çalışmada, hidrolojik döngünün en önemli parametrelerinden biri olan buharlaşma olayı tahmin ve hesap yöntemleri incelenmiştir. Matematiksel modellemenin zor olduğu buharlaşma olayı, lineer olmayan olayların tahmininde kullanılan Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım (ASBÇ) sistemi ve Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) yöntemi kullanılarak modellenmiştir. 2287günlük Evapotranspirasyon (ET), Solar Radyasyon, (SR), Hava Sıcaklığı (T), Bağıl Nem (RH) ve Rüzgar Hızı (U) parametrelerini kapsayan veri kümesinin yaklaşık %75'i olan 1716 günlük veri eğitim kümesi olarak ayrılmış, kalan 571 günlük veri ise test kümesi olarak ayrılmıştır. Veri kümesi Amerika Birleşik Devletleri Florida eyaletinde bulunan De Soto County istasyonuna ait verilerden oluşmaktadır. Çalışmanın ilk kısmında ASBÇ sistemi ve ÇLR yöntemi, buharlaşma olayına mevsimsel parametrelerin etkisinin araştırılmasında kullanılmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında ampirik denklemler olan Ritchie, Hargreaves - Samani, Penman Monteith ve Turc denklemleri test kümesine uygulanmıştır. ASBÇ sistemi, ÇLR yöntemi ve ampirik denklemlerin karşılaştırılmasında determinasyon katsayısı (R), Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Karesel Hata (OKH) istatistikleri kullanılmıştır. Sonuç olarak SR, T, RH, U parametrelerinin tamamını girdi olarak kullanan kombinasyonun ASBÇ sistemi sonuçlarının hem ÇLR yönteminden hem ampirik denklemlerden daha iyi performans gösterdiği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, Evapotranspiration (ET) which is one of the most important parameter of hydrologic cycle estimation and calculation methods are investigated. Modelling ET mathematically is hard, due to this reason Adaptive Neuro – Fuzzy Inference system (ANFIS) and Multi Linear Regression (MLR) methods are used for modelling because of these methods are in use for nonlinear modelling. Close to 75 percent of data set including 2287 daily ET, Solar Radiation (SR), Air Temperature (T), Wind Speed (U) and Relative Humidity (RH) meteorological parameters are used as training set and remaining 571 daily data as test set. Data set is gotten from De Soto County, Florida, USA station. In the first part of the study, ANFIS and MLR methods are used for the investigation of parameter effect on ET. In the second part of the study, empirical Hargreaves – Samani, Ritchie, Penman Monteith and Turc formulas are applied to the data set. For the comparison of ANFIS, MLR and empirical equations results, determination coefficient (R), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Square Error (MSE) statistics are used. As a result it is understood that using SR, T, U, RH combination as input for ANFIS shows better performance than MLR method and empirical equations.
Benzer Tezler
- Eber Gölü (Afyon/Türkiye) ağır metal kirliliğinin tespiti ve bulanık mantık yöntemiyle değerlendirilmesi
The determination of heavy metal contamination of Eber lake (Afyon/Turkey) and evaluation by fuzzy logic
NUMAN EMRE GÜMÜŞ
- Bulanık mantık yöntemi ile mevsimsel hava tahmini İstanbul uygulaması
Seasonal weather forecast by fuzzy logic method Istanbul application
NİDA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
- Parametrik havza modellemesi ile akım tahmini: Köprüçay Nehri havzası
Forecasting of flow by parametric watershed modelling: The Köprüçay River basin
KEMAL SAPLIOĞLU
Doktora
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN
- Melen nehri su kalitesinin istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi
Water quality assessment of Melen river using statistical and artificial intelligence methods
RABİA KÖKLÜ
Doktora
Türkçe
2010
Çevre MühendisliğiSakarya ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT ŞENGÖRÜR
- Computer imlementation of fuzzy decision making with an application to nuclear power plan site election
Başlık çevirisi yok
HAKAN BOYACI
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ŞARMAN GENÇAY