Geri Dön

Yapay sinir ağları ile Dibis barajının seviye tahmini

Prediction of water level in Dibis dam using artificial neural network

  1. Tez No: 487765
  2. Yazar: ZAKI KAREEM AHMED ABU SALAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA EROL KESKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Suya olan talebin giderek artması su kaynaklarının optimum bir şekilde kullanılmasını gerekli hale getirmiştir. Bu çalışmada Irak Kerkük'ün kuzeybatısında bulunan Dibis barajının su seviyesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada Dibis barajına giren akım değerleri, barajdan çıkan akım değerleri, yağış değerleri ve başlangıç su seviyesi modellerin tahmininde çeşitli kombinasyonlar şeklinde kullanılmıştır. Bu çalışmada dört farklı model kullanılmıştır. Modeller yağışlı/yağışsız, başlangıç su seviyeli/başlangıç su seviyesiz olarak oluşturulmuştur. Çalışmada başlangıç su seviyesinin en önemli parametre olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Diğer parametrelerden yağışında önemli olduğu ancak doğruluk payını yaklaşık olarak % 1 değiştirdiği tespit edilmiştir. Başlangıç su seviyesine ek olarak bir önceki günün su seviyesinin modellere konulmasının da sadece % 2'lik bir katkısının olduğu çalışmada elde edilmiş bir başka sonuçtur.

Özet (Çeviri)

Gradual increasing in water demanding has made the use of water resources in the optimum manner as a necessity. In this study, it is attempted to prediction the water level of Dibis Dam located at the north-west of Kirkuk in Iraq. Inflow, outflow values of Dibis dam, rainfall values and the water level at the beginning were used in the models' prediction in different combinations. Four different models have been used in this study. The models were made with/without rainfall and with/without initial water level. It was found that the initial water level is the most important parameter and also clarified the significance of the rainfall as one of the other parameters which is changing the accuracy only by 1%. Another finding shows that the inclusion of the water level of the previous day in the models contributed only by 2%, in addition to the initial water level.

Benzer Tezler

  1. Prediction of dog-leg severity by using artificial neural network

    Yapay sinir ağları kullanarak yönlü kuyularda dogleg severıty tahmini

    SİNEM KAYMAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT PARLAKTUNA

  2. Standart dokuma kumaşların tasarımı için yapay zekâ tekniklerini uygulama ve karşılaştırma

    Utilization and comparison of artificial intelligence techniques for the design of standard woven fabrics

    BİLGE BERKHAN KASTACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİKMET ZİYA ÖZEK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN ÖZHAN

  3. Oküler hastalıkların sınıflandırılmasında derin konvolüsyonel sinir ağı modeli

    A deep convolutional neural network model for classification of ocular diseases

    BÜŞRA EMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK

  4. Tozaltı köşe kaynağında yapay zeka teknolojileri kullanılarak dikiş geometrisinin modellenmesi

    Modeling of the weld bead geometry for T joint in submerged arc welding by using artificial intelligence technologies

    NURİ AKKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET OĞUR

  5. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA