Hibrit parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile hidrolojik model kalibrasyonu
Hydrological model calibration through hybrid particle swarm optimization algorithm
- Tez No: 629627
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT OKKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAL ÖZŞEN
- 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
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ
- Optimum PV and BESS sizing with PSO and GA
PSO ve GA ile optimum PV ve BESS boyutlandirma
SELAHATTİN GARİP
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiAkıllı Şebekeler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞABAN ÖZDEMİR
- Dinamik bütünleşik süreç planlama, çizelgeleme ve teslim tarihi belirleme
Dynamic integrated process planning, scheduling and due date assignment
CANER ERDEN
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR
- 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
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT