Geri Dön

Hibrit parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile hidrolojik model kalibrasyonu

Hydrological model calibration through hybrid particle swarm optimization algorithm

  1. Tez No: 629627
  2. Yazar: HAYRİYE MERYEM GÜNEY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT OKKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Hidrolojik modeller içerisinde önemli yere sahip olan kavramsal yağış-akış modellerinin uygun performans sergileyebilmesi için parametrelerinin iyi kalibre edilmesi gerekmektedir. Günümüzde optimizasyon model alanında yaşanılan gelişmelere bağlı olarak model kalibrasyonlarının otomatik arama algoritmaları ile yürütüldüğü görülebilmektedir. Özellikle, doğadan esinlenilerek geliştirilen meta-sezgisel türlerin hidrolojik model kapsamına uyarlanması kaçınılmaz olmuştur. Bu türden algoritmalardan biri olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) pratik yönü bakımından çalışmada esas alınmıştır. Çeşitli avantajlarına rağmen, PSO'nun aynı şartlar altında yaptırılan simülasyonlarda benzer sonuç üretememesi (stabil olamama sorunu) algoritma üzerinde birtakım değişiklikler yapılmasını gerekli kılmaktadır. Hazırlanan çalışmada, PSO gradyen türden Levenberg-Marquardt yöntemi ile birleştirilerek, kararlı arama yapan ve hızlı yakınsayan hibrit bir algoritma haline dönüştürülmüştür. Hibrit PSO (HPSO) olarak anılan algoritma parametre sayısı bakımından farklı olan Gr2m ve Gr5m yağış-akış modellerine uygulanmıştır. Uygulama alanı olarak Gediz Havzası seçilmiş bu havzaya ait 9 akım gözlem istasyonu ile çalışılmıştır. İki parametreye sahip Gr2m modelinde PSO ve HPSO benzer performanslar göstermesine rağmen, parametre bakımından daha yoğun olan Gr5m modelinin kalibrasyonunda HPSO'nun performansı ön plana çıkmıştır. Düşük popülasyon büyüklüğü ve makul sayıda iterasyonla stabil çözüm veren bu hibrit türün farklı hidrolojik modelleme çalışmalarına da güvenle uygulanabileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

The parameters of conceptual rainfall-runoff models, which have an important place in hydrological models, need to be well-calibrated in order that they perform properly. Today, depending on the developments in the field of optimization, it can be seen that hydrological model calibrations are carried out with automatic search algorithms. In particular, the adaptation of nature inspired meta-heuristics to the scope of the hydrological modeling was inevitable. Particle Swarm Optimization (PSO), which is a popular one among such algorithms, was used in the study in terms of its practical aspects. Despite its various advantages, the fact that PSO does not provide uniform solutions under the several simulations having same conditions (the issue of instability) necessitates some modifications to the existed algorithm. In this study, PSO is combined with the gradient type Levenberg-Marquardt method and transformed into a hybrid algorithm with stable search and fast convergence capabilities. The algorithm termed as hybrid PSO (HPSO) was applied to the Gr2m and Gr5m rainfall-runoff models, which differ in terms of the number of free-parameters. Gediz Basin was chosen as the study area and 9 streamflow gauging stations located at the basin were used. Although PSO and HPSO showed similar performances in two-parameter Gr2m model, HPSO performed more successfully in calibration of the Gr5m model, which is more intensive in terms of parameter numbers. It is thought that the used hybrid algorithm, which gives stable solutions with low population size and adequate number of iterations, can be also exerted to different hydrological modeling studies confidently.

Benzer Tezler

  1. Çok serbestlik dereceli bir hidrolik robot manipülatörün deneysel modellenmesi ve optimal kontrolü

    Experimental modeling and optimal control of a multi-degree of freedom hydraulic robot manipulator

    HASAN BASRİ ÖKSÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERAL ÖZŞEN

  2. Multi-objective optimization of fiber reinforced laminated hybrid composite plates using particle swarm algorithm

    Fiber takviyeli katmanlı hibrit kompozit plakaların parçacık sürü algoritması ile çok amaçlı optimizasyonu

    ORHAN NURİ YEGİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ

  3. Optimum PV and BESS sizing with PSO and GA

    PSO ve GA ile optimum PV ve BESS boyutlandirma

    SELAHATTİN GARİP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Akıllı Şebekeler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞABAN ÖZDEMİR

  4. Dinamik bütünleşik süreç planlama, çizelgeleme ve teslim tarihi belirleme

    Dynamic integrated process planning, scheduling and due date assignment

    CANER ERDEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR

  5. Optimizing rotary-wing UAV trajectory tracking: A comparative study of optimization methods

    Döner kanatlı İHA yörünge takibinin optimize edilmesi: Optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırmalı bir çalışması

    AHMET SABAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT