Yuvacık barajının su seviyesinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Forecasting the water level of yuvacik dam using artificial neural networks
- Tez No: 977548
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜCAHİT OPAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: MLPRegressor Yöntemi, Su Kaynakları Yönetimi, Su Seviyesi Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Yuvacık Barajı, MLPRegressor Method, Water Resources Management, Water Level Prediction, Artificial Neural Networks, Yuvacık Dam
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan dünya nüfusu, sanayileşme ve kentleşme gibi faktörler, doğal kaynaklar üzerindeki baskıyı her geçen gün artırmaktadır. Özellikle iklim değişikliği ve küresel ısınma, su kaynaklarının miktarını ve kalitesini olumsuz yönde etkileyerek bu kaynakların sürdürülebilir bir şekilde yönetilmesini zorunlu hale getirmiştir. Su kaynaklarının etkili ve verimli bir şekilde yönetimi, mevcut su seviyelerindeki değişimlerin doğru bir şekilde tahmin edilmesiyle mümkün olabilmektedir. Bu bağlamda, bilimsel yöntemler ve teknolojik yaklaşımlar, su seviyesi tahmininde kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Yuvacık Barajı'nın 2000-2024 yılları arasındaki su seviyelerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Su seviyesi tahmininde; bölgedeki yağış miktarı, sıcaklık, buharlaşma oranı, akarsuların akış debisi ve barajdan tahliye edilen su miktarları gibi parametreler kullanılmıştır. Çalışma kapsamında, tahmin modellerinin oluşturulmasında yapay sinir ağlarına dayalı yöntem olan MLPRegressor yöntemi ile çoklu regresyon analizi uygulanmıştır. Analiz sonuçlarına göre, en yüksek performansı gösteren analizin determinasyon katsayısı (R²) %99.95 olarak hesaplanmıştır. MLPRegressor yöntemiyle gerçekleştirilen tahminler, yılın tüm aylarında gerçek su seviyesi ölçümleriyle yüksek bir uyum göstermiştir. Bu sonuç, baraj yönetimi ve su kaynaklarının planlanmasında yapay sinir ağlarının başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing global population, industrialization, and urbanization factors are placing ever-growing pressure on natural resources. Particularly, climate change and global warming negatively affect the quantity and quality of water resources, making their sustainable management imperative. Effective and efficient management of water resources is achievable by accurately predicting changes in existing water levels. In this context, scientific methods and technological approaches play a critical role in water level forecasting. This study aims to predict the water levels of the Yuvacık Dam for the period between 2000 and 2024. Parameters such as regional precipitation, temperature, evaporation rate, streamflow discharge, and the amount of water released from the dam were used in the water level estimation process. Within the scope of the study, both the Multi-Layer Perceptron Regressor (MLPRegressor), a method based on artificial neural networks, and multiple linear regression analysis were employed to develop prediction models. According to the analysis results, the best-performing model achieved a coefficient of determination (R²) of 99.95%. The water level estimations made using the MLPRegressor method showed a high level of agreement with actual measurements for all months of the year. These findings demonstrate that artificial neural networks can be effectively utilized in dam management and water resource planning.
Benzer Tezler
- Developing a decision support system using hec-ressim model for operation of yuvacik dam reservoir
Yuvacik baraji'nin rezervuar işletmesi için hec-ressim modeli kullanilarak karar destek sistemi geliştirilmesi
GÖKÇEN UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
İnşaat MühendisliğiAnadolu Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYNUR ŞENSOY ŞORMAN
- Yuvacık barajını besleyen derelerdeki pestisitler, GC-MS analizleri ileri arıtım prosesleri
The Advanced processes for GC-MS analysis of pesticides in waters of main streams feeding the Yuvacık dam
DENİZ NİLAY DENİZERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
KimyaEskişehir Osmangazi ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖĞRETİR
- Baraj yıkılması taşkın risk değerlendirmesi
Dam-break flood risk assessment
HÜSEYİN ALPPAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRAH DOĞAN
- İzmit Körfezi-Yuvacık Barajı arasındaki manyetik anomali profilinin yorumlanması ve bölgede depremlere neden olan faylarla ilişkisi
Interpretation of the magnetic anomaly profile between Izmit Gulf and Yuvacik Dam and its correlation with the faults causing earthquakes
GONCA KOMANOVALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Jeofizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH ATEŞ
- Kirazdere Havzası (Kocaeli) ve çevresinin jeomorfolojisi
Geomorphology of Ki̇razdere basin (Kocaeli̇) and its surroundi̇ngs
YUNUS EMRE MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
CoğrafyaSakarya ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CERCİS İKİEL