Yapay zeka yöntemleri ile GAP bölgesindeki aylık tava buharlaşma değerlerinin tahmin edilmesi
Estimation of monthly pan evaporation in the GAP region with artificial intelligence methods
- Tez No: 509323
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL GÜMÜŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Türkiye'nin buharlaşma oranının en yüksek olduğu Güney Doğu Anadolu Bölgesi'nde (GAP) bulunan sekiz istasyona ait tava buharlaşma değerleri tahmin edilmiştir. Ölçülen uzun süreli sıcaklık, rüzgâr hızı, nisbi nem, basınç, güneşlenme şiddeti ve aylık açık gün sayısı parametreleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA), Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS), Gen Ekspresyon Programlama (GEP) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri ile aylık tava buharlaşması tahmini yapılmıştır. Üç farklı girdi kombinasyonu için ölçülen buharlaşma değerleri ile tahmin edilen buharlaşma değerleri arasında R2, Ortalama Karesel Hata (OKH) ve Ortalama Mutlak Hata (OMH) değerleri karşılaştırma kriteri olarak kullanılmıştır. Tüm istasyonlar için farklı yöntemlerle yapılan tava buharlaşma tahminleri incelendiğinde, GEP ve ÇDR yöntemlerinin başarılı sonuçlar verdiği belirlenmiştir. Çalışma kapsamında, sadece sıcaklık ve rüzgâr hızı parametrelerinin girdi olarak ele alındığı kombinasyonun az girdi verisine ihtiyaç duymasına rağmen oldukça başarılı sonuçlar verdiği ve uygulamada başarılı bir şekilde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, pan evaporation are estimated for eight meteorological stations in the GAP region, where the evaporation rate is highest in Turkey. Monthly pan evaporations are estimated with Artificial Neural Networks (ANN), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Gene-Expression Programming (GEP) and Multiple Linear Regression (MLR) methods using weather parameters of temperature, wind speed, relative humidity, air pressure, solar radiation and number of open days per month. The measured and estimated evaporation values for the three different input combinations are compared according to R2, Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) values. According to the pan evaporation estimates made by different methods for all the stations, the GEP and MLR methods are given better results than ANN and ANFIS methods. It has been shown that only the temperature and wind speed are used as inputs in estimation of pan evaporation, although it has few input data, it gives good results and can be used successfully in practice.
Benzer Tezler
- Doğadaki kuşlardan esinlenerek yapay zekâ yöntemleriyle renk paleti üretimi
Color palette generation with artificial intelligence methods inspired by birds in nature
YUSUF KAYIPMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN YILMAZ
- Determination of the effect of anticancer laser therapies on the cancer cell migration and invasion via artificial intelligence methods
Yapay zeka yöntemleri ile kanser hücrelerinin göçü ve istilasına antikanser lazer terapilerinin etkisinin belirlenmesi
SÜMEYRA ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Mühendislik Bilimleriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM KARABİBER CURA
DOÇ. DR. NERMİN TOPALOĞLU AVŞAR
- Yapay zeka ile meme kanseri teşhisi
Breast cancer diagnosis with artificial intelligence
İLKER ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Estimating the band gap of materials with machine learning methods
Malzemelerin Bant Aralığının Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi
AYDIN EROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEÇKİN DÜNDAR GÜNAY
- Mimari tasarımda yapay zekâ yaklaşımı: Makine öğrenmesi ile mekân işlevlerinin tanınması ve üretken çekişmeli ağlarla mimari plan üretimi
Artificial intelligence approach in architectural design: Recognition of space functions with machine learning and architectural plan generation with generative adversarial networks
BERFİN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR