Bir havza sisteminin matematiksel modellenmesi
Mathematical modelling of a basin system
- Tez No: 488184
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEREF NACİ ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
İnsan yaşamı doğayla iç içedir. Doğada meydana gelen değişimler insan hayatını doğrudan etkiler. Kuraklık ve sel gibi doğal afetler insan tarihi boyunca insanların yüzleştiği en önemli sorunlardan olmuştur. Bu doğal afetlerin birçok nedeni olsa da en önemli nedenlerinden birisi su kaynaklarının etkin kullanılmaması ve iyi yönetilememesidir. Su kaynaklarını etkin kullanmak için mevcut bölgedeki nehirlerin günlük ve yıllık debi değerlerini bilmek ve buna göre aksiyona geçmek gerekmektedir. Su kaynaklarını yönetmek ve olası durumlara karşı tedbir alabilmek için ise debi değerlerini tahmin etmek büyük önem taşımaktadır. Yapay zeka yöntemleri birçok alanda uzun zamandır etkili ve başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Son zamanlarda hidrometeorolojik alanda da kullanımı artmıştır. Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde başarılı bir şekilde kullanılan ve bir kara kutu modeli olan yapay sinir ağları özellikle fiziksel modeli zor ve karmaşık olan veya fiziksel modeli tam olarak belirlenemeyen sistemlerin modellenmesinde oldukça başarılıdır. Yapay sinir ağları, fiziksel modellerde bulunan karmaşık matematiksel işlemleri yapmadığı için hızlı ve sadece girdi-çıktı verileri ile sistemi modellediği için uygulaması kolay bir yöntemdir. Bu avantajlarından dolayı oldukça tercih edilen bir yöntemdir. Yapay sinir ağlarının tahmin başarısı uygulanan alana göre değişiklik göstermektedir. Bu tahmin başarısını arttırmak için dalgacık dönüşümü yönteminden yararlanılmıştır. Dalgacık dönüşümü bir işareti, frekans ve zaman uzayında analiz eden bir yöntemdir. Dalgacık analizinde, hem frekans hem zaman çözünürlüğü iyi olduğundan dolayı işaretin taşıdığı bilgiler daha iyi incelenebilmektedir. Bu çalışmada, günlük debi tahmini yapmak için Trakya bölgesinde bulunan Ergene havzasına dağılmış istasyonlara ait günlük meteorolojik ve debi verileri seçilmiştir. 8 istasyona ait meteorolojik ve debi verileri tahmin yapmak için seçilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında sadece debi verileri, geleneksek YSA yönteminde tahmin yapmak için kullanılmıştır. Daha sonra aynı orijinal veriler ayrık dalgacık dönüşümü ile bileşenlerine ayrılmış ve en etkin olan bileşenler seçilmiştir. Seçilen bu bileşenler YSA yapısına girdi olarak sunulmuş ve debi tahmini yapılmıştır. Bu iki model sonuçları karşılaştırılmış ve performans ölçütleri göz önüne alındığında, dalgacık yapay sinir ağının, geleneksel yapay sinir ağından daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Çalışmada daha sonra hem meteorolojik veriler hem debi verileri, debi tahmini yapmak için kullanılmıştır. Bu veriler ayrık dalgacık dönüşümü ile bileşenlerine ayrılmış ve en etkin bileşenler YSA modeline girdi olarak sunulmuştur. Meteorolojik verilerin kullanılması tahmin başarısını arttırmıştır. Bu çalışmada, meteorolojik veriler ve debi verileri kullanılarak, yapay sinir ağı ve dalgacık analizi yöntemleri ile günlük debi tahmininin yapılması amaçlanmıştır. Yapay sinir ağları ile dalgacık dönüşümü yöntemlerinin debi tahmininde birlikte başarıyla kullanılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Human life is intertwined with nature. The changes that take place in the nature directly affect the human life. Natural disasters such as droughts and floods have been one of the most important problems faced by people throughout human history. Although these natural disasters have many reasons, one of the most important reasons is that water resources are not used efficiently and well managed. To use water resources efficiently, it is necessary to know the daily and annual flow values of the rivers in the present region and to go to action accordingly. In order to manage water resources and take measures against possible situations, it is very important to estimate the flow values. Artificial intelligence methods are used effectively and successfully in many areas for a long time. Recently, the use of hydrometeorological field has increased. Artificial neural networks, which are successfully used in linear and nonlinear systems and are a black box model, are particularly successful in modeling systems where the physical model is difficult and complex, or whose physical model can not be precisely defined. Artificial neural networks are easy to apply because they do not perform complicated mathematical operations found in physical models and because they model the system with only input-output data. This is a highly preferred method due to its advantages. The prediction success of artificial neural networks varies according to the applied field. The wavelet transform method is used to increase this prediction success. Wavelet transform is a method that analyzes a signal in frequency and time space. In wavelet analysis, both the frequency and the time resolution are good, so the information carried by the mark can be examined better. In this study, daily meteorological and flow data of the Ergene basin scattered stations in Trakya region were chosen to estimate daily flow rate. Meteorological and flow data of 8 stations were selected to estimate. Only the flow rate at the first stage of the work was used to make predictions in the conventional ANN method. Then the same original data was separated into its components by discrete wavelet transform and the most effective components were selected. These selected components are presented as inputs to the ANN and the flow rate is estimated. When the results of these two models are compared and performance criteria are taken into account, it has been observed that the wavelet artificial neural network performs better than the conventional artificial neural network. In the study, both meteorological data and flow data were then used to estimate the flow rate. This data is separated into its components by discrete wavelet transform and the most active components are presented as inputs to the ANN model. The use of meteorological data has increased the prediction success. In this study, it is aimed to estimate the daily flow rate using artificial neural network and wavelet analysis methods by using meteorological data and flow data. It has been shown that artificial neural networks and wavelet transform methods can be successfully used together in the flow estimation.
Benzer Tezler
- Mikro / mini sınıf bir iha'nın elektrikli itki sisteminin matematiksel modellenmesi ve deneysel doğrulanması
Mathematical modelling and experimental verification for the electrical propulsion system of a micro / mini class unmanned aerial vehicle
EMRAH YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiUçak Gövde Motor Bakım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR HİKMET KARAKOÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIL YAZAR
- Ağır ticari araçların alternatör ve batarya yönetim sisteminin matematiksel modellenmesi ve enerji verimliliğine katkılar
Mathematical modeling of alternator and battery management system of heavy commercial vehicles and contributions to energy efficiency
TEOMAN AKDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Mathematical modeling of a biogas recovery system at the İZAYDAŞ, Kocaeli sanitary landfill
İZAYDAŞ, Kocaeli düzenli depolama sahasında biyogaz geri kazanım sisteminin matematiksel modellenmesi
ALPER CINGIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Çevre MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiÇevre Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. TURGUT ONAY
Y.DOÇ.DR. NADİM COPTY
- Evaporator performance under frosted conditions and evaluation of heat & mass transfer in a domestic refrigerator
Bir buzdolabı buharlaştırıcısının karlanmış şartlar altındaki performansı ve buzdolabında ısı kütle transfer mekanizmalarının modellenmesi
CEMİL İNAN
- Hava soğutmalı bir pem yakıt pilinin bir boyutlu ve üç boyutlu termal analizi
One dimensional and three dimensional thermal analysis of an air-cooled pem fuel cell
MEHMET SÜHA İŞİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiDoğuş ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN UTKU HELVACI