Journals / Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2008 / Cilt: 4 - Sayı: 1

Akarçay Nehri Aylık Akımlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

Pages
73–88
Publication Date
2008-03-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Elde edilen sonuçlar çok değişkenli regresyon analizi sonuçları ile kıyaslanarak Yapay Sinir Ağlarının, akım ve yağış gözlemlerinden, akış tahmini problemine başarılı bir şekilde uygulanabileceği ve güvenli tahminler ürettiği ortaya konmuştur

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Akarsulardaki düzenlemeler ve uygulamalar projelendirilirken, güvenilir akım tahminlerinin yapılması büyük bir önem taşımaktadır.
📊
Key Findings & Data:Geleneksel akım tahmini yöntemleri, sistemin içerdiği doğrusal olmayan yapısı dolayısı ile etkin tahminler yapmada yetersiz kalabilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Elde edilen sonuçlar çok değişkenli regresyon analizi sonuçları ile kıyaslanarak Yapay Sinir Ağlarının, akım ve yağış gözlemlerinden, akış tahmini problemine başarılı bir şekilde uygulanabileceği ve güvenli tahminler ürettiği ortaya konmuştur
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yağış-akış modellemesi · Yapay Sinir Ağları (YSA) · Akarçay Nehri

Özet

Akarsulardaki düzenlemeler ve uygulamalar projelendirilirken, güvenilir akım tahminlerinin yapılması büyük bir önem taşımaktadır. Geleneksel akım tahmini yöntemleri, sistemin içerdiği doğrusal olmayan yapısı dolayısı ile etkin tahminler yapmada yetersiz kalabilmektedir. Bunun için alternatif tahmin yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada tahmin uygulamalarında sıkça kullanılan yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak Akarçay kapalı havzasındaki aylık akımların, yağış ve akım gözlemlerinden tahmin edilmesi ele alınmıştır. Havzada mevcut bulunan yağış gözlem istasyonlarının yerleşimi, gözlem aralığı gibi parametreler bağlı olarak 4 ayrı kategoride model tasarlanmıştır. Elde edilen sonuçlar çok değişkenli regresyon analizi sonuçları ile kıyaslanarak Yapay Sinir Ağlarının, akım ve yağış gözlemlerinden, akış tahmini problemine başarılı bir şekilde uygulanabileceği ve güvenli tahminler ürettiği ortaya konmuştur

🔖

Cite This Article

YURDUSEV, M. A., ACI, M., TURAN, M. E., İÇAĞA, Y. (2008). Akarçay Nehri Aylık Akımlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini. Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 4 - Sayı: 1, 73–88. https://ajindex.com/articles/35322

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. ACI, M “Yapay sinir ağları ile hidrolojik modelleme”, Yüksel lisans tezi, Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Manisa, 2006
  2. Alp, M. ve Cığızoğlu, H.K., “Farklı yapay sinir ağı metodları ile yağış-akış ilişkisinin modellenmesi”, İTU dergisi, Cilt:3, Sayı:1, 80-88, 2004
  3. Kohonen, T., An Introduction to Neural Computing, Neural Networks, 1, 3-6, 1988
  4. Maier, H.R. ve Dandy, G.G., “Neural Network Based Modelling of Environmental Variables,” In: A Systematic Approach, 33, 669-682., 2001
  5. Minns, A.W., Hall, M.J., “Artificial neural networks as rainfall-runoff models,” Hydrological Sciences Journal,, 41(3), 399- 417, 1996
  6. Onüçyıldız, M. ve Yarar, A., Beyşehir Gölü Su Seviyesi Değişimlerinin Yapay Sinir Ağları ile Belirlenmesi, II.Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 21-24 Eylül 2005,
  7. İzmir, Türkiye, 2005
  8. Rumelhart, DE., Hinton, GE., and Williams, R J., Learning internal representation by error propagation. in parallel distributed processing: Explorations in the microstructures of cognition, MIT Press,
  9. Cambridge, MA., 1986.
  10. Sajikumar, N. Thandaveswara, B. S.“A nonlinear rainfall-runoff model using an artificial neural network” Journal of Hydrology, Vol. 216, pp. 32-55, 1999
  11. Shamseldin, A, Y. “Application of a neural network technique to rainfall-runoff modeling” Journal of Hydrology, Vol. 199, pp. 272–294, Terzi, Ö, Keskin, M.E., “Yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak günlük tava buharlaşması tahmini” İMO Teknik Dergi, 3683-3693, 2005