Comparison of Savran and Akdere flow measurement station datausing deep learning methods
Savran ve Akdere akım istasyon verilerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması
- Tez No: 662041
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÇAĞAN KILINÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Yüzyıllardan beri insan hayatının en önemli yaşam kaynağı, sudur. Artan nüfus sebebi ile yeryüzünde suya olan ihtiyaç gün geçtikçe artmaktadır. Bu artışın aksine su kaynakları; küresel ısınma, kuraklık, iklim değişiklikleri, plansız tüketim sebebi ile azalarak sürdürülebilirliğini kaybetmektedir. Sürdürülebilirliğin sağlanması için nehir akımlarının ileriye dönük tahmini büyük önem kazanmaktadır. Tahminler doğru yapılır ise; suyun ileriye dönük yönetimi, işletilmesi, depolanması ve doğru kullanılması açısında büyük gelişmeler kaydedilebilmektedir. Son zamanlarda nehirlerde biriken suların girdi-çıktı hesabı ileriye dönük yapay zekâ teknikleri ile tahmin edilmektedir. Yapılan tahminlerin uzun süreli olması su kaynaklarının canlılar, sulama, hidroelektrik enerji üretimi ve suyun gelecek nesillere aktarılması için hem üreticiye hem de kullanıcıya uygun planlama imkânı sağlamaktadır. Bu çalışmada nehir akımlarının tahmini, akım ölçüm istasyonlarında (AGİ) ölçülen sayısal akım verileri kullanılarak Yapay Zekâ tekniklerinden Yapay Sinir Ağı (ANN) ve Derin Öğrenme modeli oluşturularak yapılmaktadır. Türkiye'de bulunan 25 havzadan biri olan Fırat Havzası'nda belirlenen 2 farklı rasatın uzun yıllar günlük debi değerleri derin öğrenme iyileştiricileri kullanılarak performans analizleri incelenmiş ve değerlendirilmiştir. En iyi tahmin modeli, gerçek veriler ve tahmin modelleri karşılaştırılarak belirlenmektedir. Akdere ve Göksu için en yüksek korelasyon, ADAM ve ADAMAX iyileştiricileri kullanılarak MAE değerlerinde görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Water is the most important source of life in human life for centuries. Due to the growing population, the need for water on earth is increasing day by day. In contrast to this increase, water resources; global warming, drought, climate changes, unplanned consumption is desiphering and losing sustainability. The forward forecast of river currents is of great importance in order to ensure sustainability. If the predictions are made correctly; major improvements can be made in the future management, operation, storage and correct use of water. The input-output account of the waters that have recently rened in rivers is predicted by forward-looking artificial intelligence techniques. The long-term estimates provide suitable planning for both the producer and the user for the production of water resources for living beings, irrigation, hydroelectric power generation and the transfer of water to future generations. In this study, the estimation of river currents is done by creating artificial neural network (ANN) and Deep Learning model from Artificial Intelligence (AI) techniques using numerical current data measured in flow measurement stations (FMS). Performance analyses were examined and evaluated using deep learning optimizers for many years of daily flow values of 2 different rasts in the Euphrates Basin, one of the 25 basins in Turkey. The best forecast model is determined by comparing actual data and forecast models. The highest correlation for Akdere and Göksu was determined at MAE values using ADAM and ADAMAX optimizers.
Benzer Tezler
- Özel okullarda öğrenim görmekte olan(Avcılar,Beylikdüzü bölgesindeki özel okullar) 16-18 yaş arası öğrencilerin bazı kişilik özellikleri ile denetim odağı düzeylerinin karşılaştırılması.
A comparison between the level of locus of conscious and some personal charactheristics of the students who are at the age of 16-18 and being educated in private schools
DOLGUN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Denetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET EMİN OKUR
- Tibia distal eklem dışı kırıklarda 'minimal invaziv plak uygulaması' ile 'kilitli kanal içi çivileme' tekniklerinin klinik ve radyolojik sonuçlarının karşılaştırılması
Comparison of clinical and radiological results of 'minimally invasive plate application' and 'locked intra-canal nailing' techniques in tibia distal extra-articular fractures
AHMET SAVRAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Ortopedi ve TravmatolojiSağlık BakanlığıOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT KARAPINAR
- Anormal uterin kanamalı hastalarda sonohisterografi ve ofis histeroskopinin etkinliklerinin karşılaştırılması
The comparison of efficiencies of sonohisterography and office hysteroscopy in patients with abnormal uterine bleeding and infertile patients
BELGİN SAVRAN ÜÇOK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık BakanlığıKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DR. ŞULE ÖZEL
- Experimental comparison of machine learning methods for preparingentries to kaggle machine learning competitions
Başlık çevirisi yok
RUKİYE SAVRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of EssexPROF. JOHN GAN
- Alt gömük akıl dişlerinin operasyonlarından sonra, N.lingualis ve N. alveolaris inferior'da meydana gelen iletsel ve fonksiyonel değişikliklerin klinik ve elektrofizyolojik olarak değerlendirilerek, lazer ve tens fizik tedavi yöntemlerinin sinir rej
The comparison of efficacy of laser and tens physiotherapy methods on injured nerve regeneration by making the clinical and electrophysiological assessment of functional and transmittant changes in lingual and alveolar inferior nerve after surgical
ALPAY SAVRAN
Doktora
Türkçe
2006
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiAğız, Diş, Çene Hastalıkları ve Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BÜLENT ZEYTİNOĞLU