Rainfall - runoff prediction based on artificial neural network, a case study in la chartreux spring, France
La charteux,Fransa kaynağındaki yağış - akış ilişkisinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmini
- Tez No: 601622
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: La Chartreux, Cahors, Esnek Hesaplama, Yapay Sinir Ağları, Yağış – Akış İlişkisi, La Chartreux, Cahors, Soft Computing, Artificial Neural Network, Rainfall - Runoff Relationship
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Bu tez Fransa'nın güneyindeki Cahors karstik bölgesindeki La Chartreux kaynağının yağış-akış ilişkisini modellemek için bir yapay sinir ağı (ANN) modeli sunmaktadır. Sayısal modellerin yetersiz olduğu düşünülürse, bu çalışma YSA'ları kullanarak yağış-akış tahmin modellerinin geliştirilmesine katkıda bulunacaktır. Model ileriye ve geri besleme algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. Bu doğrultuda, karmaşık ve doğrusal olmayan yağış-akış problemini genellemek için Levenberg-Marquardt algoritması ile model geliştirildi. Bölgedeki meteoroloji istasyonlarından alınan, 1976 - 1983 yılları arasındaki sekiz yıllık yağış ve akış verileri çalışmada kullanıldı. Çalışma boyunca, MATLAB yazılımında yağış ve akış verileri kullanılarak günlük akışı tahmin etmek için bir yapay sinir ağı modeli oluşturuldu. Model performansı, istatistiksel hata ölçümleri (ortalama karekök hata ortalaması (RMSE), korelasyon katsayısı karesi (R2) ile ilişkili olarak değerlendirilmiştir. R2 degerleri 0.7'ye ve RMSE değerleri 0,1'e günlük akımın tahmin periyodu boyunca yakın çıkmıştır. Bu durum model performansının istatistiksel olarak güvenebilirliğini göstermektedir. Bu çalışma yapay sinir ağlarının veri kalitesine, sinir ağının özelliklerine ve veri değişkenliğine bağlı yağış-akış ilişkilerini tahmin edebildiğini doğrulamıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis will introduce an artificial neural network (ANN) for modelling the rainfall-runoff relationships of La Chartreux spring in the karstic region Cahors, south France. Since numerical models are thought to be insufficient, the present study will contribute to the improvement of rainfall-discharge prediction models by using ANNs. The model has been conducted with feed forward and back propagation algorithm. Thereby, the model is improved with the Levenberg-Marquardt algorithm in order to generalize the complex and non-linear rainfall-runoff issues. Data had been taken from the meteorological stations in the region including eight years of rainfall and discharge data from 1976 to 1983. Through the study, an artificial neural network model is created to estimate runoff by introducing rainfall and runoff data in MATLAB software. Model performance has been evaluated with respect to statistical error measures (root mean square error (RMSE), correlation coefficient square (R2). R2 values are found close to 0.7 and RMSE values are close to 0.1 for prediction period of daily discharge which satisfies the model performance statistically. Thus, this study confirmed that artificial neural networks are capable of prediction of rainfall-runoff relationships depending on the data quality, neural network properties, and data variability.
Benzer Tezler
- Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri
Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations
YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
Doktora
Türkçe
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Sakarya havzasında aylık akış miktarlarının yağış-akış modelleriyle hesaplanması
Estimation of monthyl runoff by rainfall runoff modelling from Sakarya basin
UĞUR DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECATİ AĞIRALİOĞLU
- Climate change impacts on catchment-scale extreme rainfall variability
İklim değişiklinin havza ölçeğinde ekstrem yağışlar değışkenliğine etkileri
ALI DANANDEH MEHR
Doktora
İngilizce
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- Yağış-akış bağıntıları ve yapay zeka teknikleri ile modellenmesi
The rainfall-runoff correlations and modelling with artificial intelligence techniques
OSMAN ULUKAYA
Doktora
Türkçe
2011
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECATİ AĞIRALİOĞLU
- Akış hidrografı tahmin modelleri
Estimation of runoff hydrograph
MUSTAFA NURI BALOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK