Geri Dön

Mantıksal model (bulanık mantık (ANFIS)) ve fiziksel tabanlı (HEC-HMS) modelleri kullanılarak akım modellemesi ve tahmini

Modeling and forecasting of runoff using fuzzy logic (ANFIS) and physical based (HEC-HMS) models

PDF İndir

  1. Tez No: 535399
  2. Yazar: SAVAŞ UĞUR TEMELLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA TOMBUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hidrolik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Çalışmada, uygulama havzası olarak belirlenen Kurukavak deresi havzasına ait gözlenmiş, 30.06.1988 ve 01.06.2005 tarihlerinde gerçekleşen fırtına olaylarının verileri kullanılarak akım modellemesi ve tahmini yapılmıştır. ArcGIS (Versiyon 10.3.1) yazılımı ile havzanın karakteristik özellikleri belirlenmiştir. Belirlenen karakteristik özellikler haritalara aktarılmış ve sınıflandırılmıştır. Modelleme çalışmaları, farklı iki model olan; HEC – HMS modeli (HEC – HMS Versiyon 4.2.1. yazılımı) ve ANFIS modeli (MATLAB Versiyon R2018a) kullanılarak, kalibrasyon ve validasyon olmak üzere iki periyotta gerçekleştirilmiştir. HEC – HMS ve ANFIS modellerinin sonuç verileri ve bu iki modelin arasındaki uyum performansı, sonuç ve öneriler kısmında değerlendirilmiştir. Sonuçlara bakıldığında, HEC – HMS modeli kalibrasyon periyodunda NSE değeri 0.824, validasyon periyodunda ise NSE değeri ise 0.618 olarak hesaplanmıştır. NSE metoduna göre yapılan değerlendirmede kalibrasyon – validasyon periyotlarında kullanılan olay verileri belirli aralıklarda olup modelleme çalışmasının güvenilirliliğini ortaya koymuştur. ANFIS modelinin test aşamasında ise ortalama karesel hatayı (OKH) ifade eden RMSE değeri 0.019542 olarak hesaplanmıştır. HEC – HMS ve ANFIS modellerinin performanslarının iyi olduğu ve akım tahmin değerlerinin gerçek değerlere yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu iki modelin iyi ve benzer sonuçlar vermesi, yapılması planlanan modelleme çalışmalarında, havza karakteristik parametrelerinin ölçümünün yapılamadığı veya eksik olduğu durumlarda ANFIS modelinin güvenilir bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, Kurukavak stream basin was selected as study basin, and flow modeling and forecasting are performed by using data of storm events that took place on 30.06.1988 and 01.06.2005. ArcGIS (Version 10.3.1) software was used to characterize the basin. Specified characteristics are classified and transferred to the maps. Two different models are included in the modeling studies; namely; HEC - HMS model (HEC - HMS Version 4.2.1 software) and ANFIS model (MATLAB Version R2018a) and in both calibration and validation are performed. The results of HEC - HMS and ANFIS models and the performance of harmony between these two models are evaluated in the conclusions and recommendations section. According to the results, the calculated NSE values in the HEC - HMS model were 0.824 and 0.618 for calibration and validation periods respectively. The evaluation based on the NSE method states that, the event data used during the calibration - validation periods are at certain intervals and demonstrate the reliability of the modeling. Additionally, in the test phase of the ANFIS model, the mean square error (RMSE), was calculated as 0.019542. It has been observed that, HEC - HMS and ANFIS models have good performances and predicted runoff values are close to observed values. The good and similar results of these two models have shown that the ANFIS model can be used reliably in cases where the measurement of basin characteristic parameters cannot be performed or is missing.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    430949

    Güneş panellerinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yöntemi ile maksimum güç noktası takibi

    Maximum power point tracking at solar cells using adaptive neuro fuzzy inference system

    ONUR ARDIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ÇİMEN

    DOÇ. DR. YÜKSEL OĞUZ

    DOÇ. DR. BEKİR MUMYAKMAZ

  2. Tez No

    831028

    NARX ve bulanık NARX modelleri ile Türkiye fındık üretim öngörüsü

    Estimation of Turkey hazelnut production quantity with artificial neural networks NARX

    DİLAYLA BAYYURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

  3. Tez No

    295455

    PID kontrolörlerinin optimal parametrelerinin belirlenmesi amacıyla bir bulanık mantık karar mekanizması tasarımı

    Design of a fuzzy decision making mechanism to determine optimum parameters of PID controllers

    BERNA AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  4. Tez No

    296965

    Sürücü odaklı ileri besleme kontrol parametrelerinin irdelenerek bulanık mantık temelinde bir taşıt sürücü modeli geliştirilmesi

    Development of a driver model on the basis of fuzzy logic by considering the feedforward control parameters related to the human driver

    VEYSEL ERKILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UZUNSOY

  5. Tez No

    472881

    Veriye dayalı bulanık sistem modelleme ve tanımlama

    Data-based fuzzy system modeling and identification

    ABDOULAYE ABDRAMANE MAKHAILA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU

Geri Dön