Journals / Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2018 / Cilt: 11 - Sayı: 1
Prediction of River Flow Using Time Series and Comparison with Different Methods
- Pages
- 92–101
- DOI
- —
Abstract
Maintaining and improving the quality of living standards of human life on the water resources is most important. It is necessary to make a good planning to protect, develop and use of water resources. The most important step is to determine the existing potential of water resources to use and the potential to likely have in the future. Some mathematical prediction methods have been used to determine expected potential to have in the future. In this study, mathematical models using. Daily flow data of Columbia river, which was measured in the USA between 1950 and 1960 were formed. In the stage of modelling Adaptive Network Based Fuzzy Logic Inference System Method(ANFIS), Artificial Neural Network Nonlinear Autoregressive Models (NAR) and Autoregressive Moving Average models were used. Models are tested by statistical criteria and Fuzzy Logic Inference System model prediction was found better than NAR and ARIMA methods.
Özet
İnsan hayatının devam ettirilmesi ve refah seviyesinin arttırılması için su kaynakları büyük önem arz etmektedir. Su kaynaklarının korunması, geliştirilmesi ve kullanımı için iyi bir planlama şarttır. Bu planlamaların en önemli adımı ise kullanılacak su kaynağının mevcut potansiyeli ve gelecekteki potansiyelin belirlenmesidir. Bir su kaynağının gelecekte sahip olması beklenen potansiyelin belirlenmesi için bazı matematiksel tahmin modelleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada da Amerika’da bulunan Columbia Nehri'nin 1950-1960 yılları arasında ölçülmüş olan günlük akım verileri kullanılarak matematik modeller geliştirilmiştir. Bu modellemeler aşamasında Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi yöntemi (ANFIS), Yapay Sinir Ağları ile Doğrusal Olmayan Otoregresif Model(NAR) ve Otoregresif Hareketli Ortalama Modeller(ARIMA) kullanılmıştır. Modellerin tahmin performansları istatistiksel kriterlere göre değerlendirilmiştir. Bulanık Mantık Model tahmin sonuçları NAR ve ARIMA model tahmin sonuçlarından daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.