Yapay sinir ağları (YSA) modeli ile su yüzeyinden buharlaşma tahmini: Atatürk barajı örneği
Forecasting water surface evaporation with artificial neural networks (ANN) model: Example of Ataturk dam
- Tez No: 716970
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA TOMBUL, DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI ÜLKE KESKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Başta küresel ısınma etkili olmak üzere artan nüfus da göz önüne alındığında su kaynaklarımızın ileriki yıllarda yetersiz kalması, yaşanması muhtemel başlıca büyük problemler arasındadır. Günümüzde ele alınan mühim konulardan biri de mevcut su potansiyelinin her geçen gün daralması ve ileride yaşanabilecek su kıtlığına karşı önlem alınmasıdır. Buna dayanarak mevcut suyun ne kadarını kullanabildiğimizin yanında, gelecekte su potansiyelinin ne derece daralacağını önceden tahmin etmek planlama açısından şarttır. Bu çalışmada Atatürk Barajı'ndaki bir istasyona ait 2016-2018 yılları arası günlük minimum sıcaklık, maksimum sıcaklık, ortalama sıcaklık, güneş radyasyonu, bağıl nem, rüzgar hızı ve buharlaşma verileri kullanılmıştır. Buharlaşmayı etkileyen parametreler girdi olarak ağa verilmiş ve ağın çıktı olarak gösterilen gerçek buharlaşma değerlerine ne derece yakın sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Bunun için farklı modellemeler denenmiş ve bulgular analiz edilmiştir. Sonuç olarak %90 doğruluk oranıyla YSA ile buharlaşma tahmininde başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Considering the increasing population, especially with the effect of global warming, the insufficiency of our water resources in the coming years is among the major problems that are likely to be experienced. One of the important issues discussed today is the shrinking of the existing water potential day by day and taking precautions against water scarcity that may occur in the future. In this context, besides how much of the existing water we can use, it is essential for planning to predict how much the water potential will shrink in the future. In this study, daily minimum temperature, maximum temperature, average temperature, solar radiation, relative humidity, wind speed and evaporation data of a station in Atatürk Dam between 2016-2018 were used. The parameters affecting the evaporation are given to the network as input and it is observed how close the network produces results to the actual evaporation values shown as output. For this, different models were tried and the findings were analyzed. As a result, successful results were obtained in evaporation estimation with ANN with 90% accuracy.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknolojisi ile betonun bazı mekanik özelliklerinin belirlenmesi
Determination of some mechanical properties of concrete with image processing technology
GAMZE ÇANKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat MühendisliğiSelçuk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSA HAKAN ARSLAN
YRD. DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Modeling the water quality of lake Eymir using artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
Eymir gölü?nde su kalitesinin yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel bulanık ilişkisel sistem ile modellenmesi
MUHİTTİN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- İstanbul Boğazı su seviyesi salınımlarına Tuna Nehri etkisinin belirlenmesi
Determination of the Tuna River effect on the Bosphorus strait water level oscillations
YAVUZ KARSAVRAN
Doktora
Türkçe
2021
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARKAN ERDİK
- Yapay sinir ağları yöntemiyle Diyarbakır ili kent merkezi içme suyu talep tahmini uygulaması
Diyabakir city urban water demand forecasting with artificial neural networks method
RECEP AKDAĞ
- Jeotermal enerji destekli absorbsiyonlu gıda soğutma sisteminin termodinamik incelemesi ve ysa ile optimizasyonu
Thermodynamic evaluation and ann optimization of geothermal aided absorbtion refrigeration system for food cooling
ABTULLAH TUĞCU
Doktora
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ARSLAN
PROF. DR. RAMAZAN KÖSE