Nehirlerdeki akış miktarının destek vektör makineleri ve bulanık mantık yöntemleri ile modellenmesi
Modeling of river flows with support vector machines and fuzzy logic methods
- Tez No: 691003
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nehir debisi, Sinirsel bulanık mantık, Çoklu lineer regresyon analizi, Stream flow, Neuro fuzzy logic, Multiple linear regression analysis
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Su kaynaklarının verimli kullanılması, su yapılarının inşasının planlanması ve sel felaketlerinin önlenmesi için nehirlerdeki akış miktarının doğru tespiti önemlidir. Ancak doğru akış tahmini, nehir havzasının hidrolojik ve meteorolojik özelliklerinin iyi anlaşılmasıyla ilgilidir. Nehirlerdeki akış tahmini, su kaynaklarının amacına uygun kullanılması, su yapılarının projelendirilip planlaması ve doğal afetler karşısında önlem alınması açısından çok önemlidir. Günümüzde nehirlerde akış tahmini için farklı yapay zeka yöntemleri uygulanmaktadır. Bu çalışmada Destek Vektör Makinaları (SVM), Bulanık Mantık (Sugeno ve Mamdani) ve Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) metotlarının performansları karşılaştırılarak nehirlerde akış miktarı tahmini yapılmıştır. Çalışma alanı olarak, ABD Worcester şehrindeki Stilwater nehri seçilmiştir. Bulanık mantık, destek vektör makineleri ve çoklu doğrusal regresyon modellerinde girdi verilerini oluşturmak için günlük 1095 yağış, akış, sıcaklık verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ve gerçek sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Accurate determination of the amount of flow in rivers is important for efficient use of water resources, planning the construction of water structures and preventing flood disasters. However, accurate flow estimation is about a good understanding of the hydrological and meteorological characteristics of the river basin. Estimation of flow in rivers is very important in terms of using water resources for their intended purpose, designing and planning water structures and taking precautions against natural disasters. Today, different artificial intelligence methods are applied for flow prediction in rivers. In this study, the performance of Support Vector Machines (SVM), Fuzzy Logic (Sugeno and Mamdani) and Multiple Linear Regression (MLR) methods were compared and the flow rate in rivers was estimated. The Stilwater river in the USA Worcester Country was chosen as the study area. 1095 daily precipitation, flow and temperature data were used to generate the input data in fuzzy logic, support vector machines and multiple linear regression models. Obtained results and actual results were compared.
Benzer Tezler
- Development of drought intensity-duration-frequency curves based on standardized climatic indices using physical variables, deficit in precipitation and deficit in streamflow
Yağiş açiği ve akim açiği fiziksel değişkenlerini kullanan standartlaştirilmiş iklim i̇ndeksleri tabanli kuraklik şiddet-süre-frekans eğrilerinin geliştirilmesi
YONCA ÇAVUŞ
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY
PROF. DR. KERSTIN STAHL
- Akarsulardaki katı madde miktarının yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Estimation of the amount of sediment materials in streams using artificial intelligence methods
ENGİN MERT ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BESTAMİ TAŞAR
- Evaluation of artificial neural network (ANN) and adaptive neuro based fuzzy inference system (ANFIS) on sediment transport
Anfis ve yapay sınır ağlarını kullanarak sediment taşımının incelenmesi
SAEED VAZİFEHKHAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAI ŞEN
- İçme sularından fosfor giderimi için yeni bir yöntem geliştirilmesi
Development of new methods for phosphorus analysis in drinking water
PINAR ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRSEN DEMİRATA ÖZTÜRK
- İklim değişikliğinin İstanbul'un yüzeysel su kaynaklarına etkisi ve kuraklık dirençli bütünleşik su yönetimi
Climate change impacts on the surface water resources of Istanbul and drought resilient water management
GÖKHAN CÜCELOĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İZZET ÖZTÜRK