Fırat - Dicle havzasındaki akım ve sediment taşınımının yapay sinir ağları ile tahmini
Prediction of flow and sediment transport in Euphrates - Tigris basin by artificial neural network
- Tez No: 644201
- Danışmanlar: PROF. DR. KADRİ YÜREKLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 214
Özet
Yarı kurak bir iklim kuşağında olan ülkemizde ileriki dönemlerde kuraklığın daha fazla yaşanacağı tahmin edilmektedir. Bu anlamda su toplama havzalarının hidrolojik karakteristiklerinden olan akım ve sedimentin gelecekteki miktarlarının belirlenmesi oldukça önemlidir. Bu çalışma ile Fırat-Dicle havzasında ölçülen hidrolojik değişkenlerden akım ve sediment miktarlarının günümüzde birçok alanda kullanılabilen 3 farklı yapay sinir ağı (YSA) ile tahmin edilebilme imkânları araştırılmış ve en uygun ağ yapısı belirlenmeye çalışılmıştır. Elde edilen YSA sonuçları çoklu doğrusal regresyon (MLR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Bu amaçla 20 istasyondan alınan aylık ortalama akım ve sediment verisi ile 24 istasyondan alınan yağış, nem, rüzgar hızı, minimum ve maksimum sıcaklık değerlerinin farklı kombinasyonları kullanılmıştır. Farklı istatistik parametrelerden olan Korelasyon katsayısı (R), Hata kareler ortalaması (MSE), Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (NSE) kullanılarak model performansları değerlerilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak YSA yöntemlerinin akım ve sediment tahmininde güvenli bir şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir. En iyi ağın RBANN ve LM kombinasyonu, en kötü ağın ise MLP ve CG kombinasyonu olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In our country, which is in a semi-arid climate zone, it is estimated that drought will be experienced more in the future. In this context, it is very important to determine the future amounts of flow and sediment, which are among the hydrological characteristics of the catchment basins. In this study, the possibilities of estimating the amount of flow and sediment, among the hydrological variables measured in the Fırat-Dicle basin, with 3 different artificial neural networks (ANN) that can be used in many areas today, were investigated and the most appropriate network structure was tried to be determined. The ANN results obtained were compared with the multiple linear regression (MLR) method. For this purpose, different combinations of monthly average flow and sediment data from 20 stations and precipitation, humidity, wind speed, minimum and maximum temperature values from 24 stations were used. Model performances were evaluated by using Correlation coefficient (R), Mean Square Error (MSE), Nash-Sutcliffe Efficiency Coefficient (NSE) which are among different statistical parameters. As a result, it was determined that ANN methods can be used safely in flow and sediment estimation. It was determined that the best network is the combination of RBANN and LM, and the worst network is the combination of MLP and CG.
Benzer Tezler
- Fırat-Dicle havzasında günlük nehir akımlarının faklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Prediction of daily river flows in Firat-Dicle basin using different artificial intelligence methods
ALİ GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. EMİN EMİROĞLU
- Sediment yükü ve nehir akımlarının SWAT modeli ile tahmin edilmesi ve frekans analizleri
Modeling sediment yield and streamflow using SWAT model and frequency analysis
ERKAN KARAKOYUN
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT KAYA
- Erken kar erimelerinin Fırat ve Dicle havzasındaki nehirlerin akım zamanına etkisi
Effect of earlier snowmelt to streamflow timing in the Euphrates and Tigris basin rivers
BAHADIR ALTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAYFUN KİNDAP
DOÇ. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- A comprehensive assessment on various impacts of climate change in Western Black Sea and Euphrates-Tigris basins, Turkey
Türkiye'nin Batı Karadeniz ve Dicle-Fırat havzalarında iklim değişikliğinin muhtelif tesirlerinin geniş kapsamlı değerlendirilmesi
MUSTAFA NURI BALOV
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Ölçümü olmayan akarsu havzalarında akım tahminlerinin iyileştirilmesi
Improvement of streamflow estimation in ungauged basins
MUSTAFA UTKU YILMAZ
Doktora
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ