Baraj gölü su seviye değişiminin farklı yapay zekâ yöntemleri ile tahmini
Estimation of dam lake water level change using different artificial intelligence methods
- Tez No: 912087
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Baraj hazne seviyesi tahmini; barajların yapımı, işletmesi, tasarımı ve güvenliği için önemlidir. Bu çalışmada, baraj haznesi seviye değişim tahminleri, M5 Karar Ağacı (M5 Tree) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Mantık (ANFIS) modelleri kullanılarak araştırılmıştır. Günlük Baraj hazne su seviyesinin(t) belirlenmesinde, günlük akım debisi(t) ve baraj havzasına düşen günlük yağış yükseklikleri(t) kullanılmıştır. Farklı girdi kombinasyonları için modeller oluşturulmuştur. Elde edilen model sonuçları, geleneksel Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) model sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Modeller, grafik ve istatistiksel sonuçlarla analiz edilmiştir. Tahmin modelleri karşılaştırılmasında, determinasyon katsayısı (R2), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Ortalama Karesel Hataların Karekökü (KOHK) performans kriterleri dikkate alınmıştır. Bu sonuçlar göstermiştir ki; baraj haznesi seviye değişiminin tahmininde ANFIS model sonuçları, daha iyi bir performans vermiştir.
Özet (Çeviri)
Dam reservoir level prediction is important for dam construction, operation, design and safety. In this study, dam reservoir level change predictions were investigated using M5 Decision Tree (M5 Tree) and Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) models. For modelling of the daily dam reservoir water level (t), stream-flow (t) and precipitation heights in the dam basin (t) were used. Models were created for different input combinations. The model results were compared with the results of conventional Multiple Linear Regression (MLR) models. The models were analyzed with graphical and statistical results. The coefficient of determination (R2), Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) performance criteria were taken into account when comparing the prediction models. The outputs showed that ANFIS model results gave better performance in predicting the dam reservoir level change.
Benzer Tezler
- Basit bütçe modelleri ile baraj göllerinde besin elementi değişiminin incelenmesi
Investigation of nutrient concentration changes in reservoirs with simple budget models
ROJDA DUYGU ÖGEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Çevre MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUSRET KARAKAYA
- Keban Baraj Gölünde seviye değişikliği ve antropojen etkileri
Level change and anthropogenic effects in Keban Dam Lake
MİNE GÜZEL
- Yeşilırmak ve üzerinde kurulan barajlardaki tatlı su levreğinin (Perca fluviatilis L., 1758) beslenme alışkanlıklarında meydana gelen alansal ve mevsimsel değişimler
Spatial and temporal variations in feeding habits of eurasian perch (Perca fluviatilis L., 1758) inhabiting in Yeşilirmak river and its dam lakes
EVREN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Su ÜrünleriGaziosmanpaşa ÜniversitesiSu Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENOL AKIN
- İklim kaynaklı deniz seviyesi yükselmesinin havza hidrolojisine etkileri
Impacts of climate-induced sea level rise on basin hydrology
SAFFET ALTINDAĞ
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşaİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK EREN AKYÜZ
- Doğancı baraj gölü (Bursa) fitoplanktonu ve trofik seviyesinin belirlenmesi
Phytoplankton of Doğancı dam lake (Bursa) and determination of trophic level
SEVİL ATAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyolojiBursa Uludağ ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM KARACAOĞLU