Geri Dön

Uzun dönem kuraklık tahmininde dalgacık yöntemiyle yapay sinir ağlarının kullanılması

Long term drought prediction by means of neural networks with wavelet method

  1. Tez No: 527409
  2. Yazar: BERNA ERENSON
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALİ HINIS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aksaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 179

Özet

Kuraklık, canlı hayatı için en büyük problemlerden biri olarak tanımlanmaktadır ve hayatın her aşamasını fiziksel, ekonomik, kalkınma, teknoloji, tarım, temiz su vb. bakımından etkilemektedir. Bu nedenle, su kaynakları planlamasında gerekli önlemlerin alınabilmesi için kuraklık çalışmaları oldukça önemli bir paya sahiptir. Bu çalışmada Karapınar, Manisa ve Rize istasyonlarının yağış verileriyle ileriye yönelik kuraklık tahmini gerçekleştirilmiştir. Öncelikle bu 3 istasyona ait verilerle farklı zamanlara ait Normalleştirilmiş yağış indisi (NYI) değerleri hesaplanmıştır. Daha sonra 12 aylık yağış toplamı ile oluşturulan NYI12 değerleri için Yapay sinir ağı (YSA) ile modeller oluşturularak ileriye yönelik tahminler yapılmıştır. MATLAB programı kullanılarak NYI12 değerleri dalgacık metoduyla en çok kullanılan Db4, Bior 3.1 ve Haar yöntemleriyle frekanslarına ayrıştırılarak girdi verisi olarak kullanılmış ve ileriye yönelik kuraklık tahmini için modeller oluşturulmuştur. Kurulan modeller, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (ÇK-YSA) ile işlenmiş olup her ileriye yönelik zaman tahmini için en iyi model belirlenmesi amaçlanmıştır. Sonuç olarak, en iyi sonuçları veren modeller ile gerçek kuraklık indisi değerleri karşılaştırılarak performans değerlendirmesi yapılmıştır. Ayrıca çalışmada, kurulan ağlarda farklı transfer fonksiyonları ve öğrenme kuralları denenmiştir ve aralarından en uygun olanları farklı performans kriterleri ile belirlenmiş, tablolar ve grafikler halinde sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Drought is defined as one of the biggest problems for living and it influences every aspect of life in terms of physical, economical, development, technology, agriculture, cleanwater, etc. Therefore, drought studies and preparedness works have an important place in order to take necessary precautions in water resources planning. In this study, long term drought prediction was carried out using various methods with monthly precipitation data of Karapınar, Manisa and Rize stations. Primarily, the standardized precipitation index (SPI) values of these three stations were calculated and the models were determined by using artificial neural Networks method in accordance with SPI values for twelve month period. In the modelling, frequencies of SPI12 values were seperated by using the most commonly wavelet method of Db4, Bior 3.1 and Haar via the Matlab program and models were created for long term drought predictions. Afterwards, created models were processed with Multilayer Artificial Neural Networks and it was aimed to determine the best model for each long term prediction. Consequently, best fit models were compared with the real drought index values and results were evaluated. In addition, different transfer functions and learning rules have been tried in network models, the best ones of these have been determined with various performance criteria and presented in tables and graphics.

Benzer Tezler

  1. Drought analysis using satellite observations over-Turkiye

    Türkiye'nin uydu gözlemleri kullanılarak kuraklık analizi

    HASHMATULLAH KAIHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYHUN ÖZÇELİK

  2. Küresel iklim modelleri ile havzaların kuraklık analizlerinin yapılması

    Performing drought analysis of basins with respect to global climate models

    BÜLENT ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ALİ KUMANLIOĞLU

  3. Anadolu miyosen dönem Bovid'lerinin paleobiyocoğrafyası ve paleoekolojisi

    Paleobiogeography and paleoecology analysis of Bovids of the anatolia miocene period

    ALİ TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    AntropolojiKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    Antropoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CEM ERKMAN

  4. Evaporation modelling of lake Turkana using artificial neural networks (ANNs) based on climate projections

    Turkana Gölü buharlaşma mıktarının iklim projeksıyonlarına dayalı olarak yapay sinir ağları (ANNs) ile modellenmesi

    DIANER CHERONOH BWOGO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve TeknolojiAnkara Üniversitesi

    Entegre Su Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM AHİ

  5. Low flow duration frequency curves and trend analysis

    Düşük akım süre frekans eğrileri ve trend analizi

    SELEN ORTA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY