Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 5

Günlük Ortalama Akımların Yapay Sinir Ağları Metodu ile Taşkın Öteleme Hesabında Kullanılması

Use of Daily Average Flows in Flood Routing Calculation with Arficial Neural Network Method

Sayfa
2052–2066
Yayın Tarihi
2022-11-06
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçta, günlük akım verilerinin uygulandığı Yapay Sinir Ağları Metodu ile yapılan tahmin sonuçlarının oldukça iyi sonuçlar verdiği, bir sonraki yıla ait taşkın öteleme sonuçlarının ise iyi sayılabilecek bir düzeyde olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Büyük Menderes Havzası’ndaki Menderes Nehri üzerinde yer alan E07A043 Ertuğrul ve D07A115 Yenice Regülatör Girişi Akım Gözlem İstasyonlarına (AGİ) ait günlük ortalama hidrograf verileri kullanılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu veriler Yapay Sinir Ağları Metodu kullanılarak eğitim ve test aşamalarından geçirilmiş, kurulan bu modele 2015 yılındaki taşkın verileri uygulanarak Taşkın Öteleme hesapları yapılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçta, günlük akım verilerinin uygulandığı Yapay Sinir Ağları Metodu ile yapılan tahmin sonuçlarının oldukça iyi sonuçlar verdiği, bir sonraki yıla ait taşkın öteleme sonuçlarının ise iyi sayılabilecek bir düzeyde olduğu tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2015 Verileri
⚙️Değişkenler:Taşkın Ötelenmesi · Yapay Sinir Ağları · Taşkın

Özet

Bu çalışmada, Büyük Menderes Havzası’ndaki Menderes Nehri üzerinde yer alan E07A043 Ertuğrul ve D07A115 Yenice Regülatör Girişi Akım Gözlem İstasyonlarına (AGİ) ait günlük ortalama hidrograf verileri kullanılmıştır. Bu veriler Yapay Sinir Ağları Metodu kullanılarak eğitim ve test aşamalarından geçirilmiş, kurulan bu modele 2015 yılındaki taşkın verileri uygulanarak Taşkın Öteleme hesapları yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, hem ölçülmüş değerlerle hem de Yapay Sinir Ağları Metodu sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma analizinde Belirlilik Katsayısı (R2), Hataların Ortalama Karekökü (HOK) değerleri hesaplanmıştır. Sonuçta, günlük akım verilerinin uygulandığı Yapay Sinir Ağları Metodu ile yapılan tahmin sonuçlarının oldukça iyi sonuçlar verdiği, bir sonraki yıla ait taşkın öteleme sonuçlarının ise iyi sayılabilecek bir düzeyde olduğu tespit edilmiştir.

Abstract

In this study, daily mean hydrograph data of E07A043 Ertuğrul and D07A115 Yenice Regulator Girişi Stream Gauging Stations (SGS) located on Menderes River in Buyuk Menderes Basin were used. These data were passed through the training and testing stages using the Artificial Neural Networks Method, Flood Routing calculations were made by applying the flood data of 2015 to this model. The results were compared with both Artificial Neural Networks Method and the measured values results. At the end of comparative analysis, Root Mean Square Errors (RMSE) and Coefficient of Determination (R2) values were calculated. In conclusion, it has been determined that the results of the predictions performed by Artificial Neural Networks Method, where the daily mean hydrograph data is applied, yielded very good results, and the flood routing results for the next year are at a level that can be considered good.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SARIGÖL, M. (2022). Günlük Ortalama Akımların Yapay Sinir Ağları Metodu ile Taşkın Öteleme Hesabında Kullanılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 5, 2052–2066. https://ajindex.com/articles/649829

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. M. R. Hassanvand, H. Karami, and S. F. Mousavi, “Investigation of neural network and fuzzy inference neural network and their optimization using meta-algorithms in river flood routing,” Natural Hazards, vol. 94, pp. 1057–1080, 2018
  2. P. K. T. Nguyen and L. H. C. Chua, “The data-driven approach as an operational real-time flood forecasting model,” Hydrol Process, vol. 26, pp. 2878–2893, 2012
  3. X. Yuan, X. Zhang and F.Tian, “Research and application of an intelligent networking model for flood forecasting in the arid mountainous basins, ” J Flood Risk Management, vol. 13, pp. e12638, 2020
  4. R. Pant, S. Thacker, J. W. Hall, D. Alderson and S. Barr, “Critical infrastructure impact assessment due to flood exposure,” Journal of Flood Risk Management, vol.11, no. 1,pp. 22–33, 2018
  5. M. K. Lindell and C. S. Prater, “Assessing community impacts of natural disasters,” Natural Hazards Review, vol. 4, no. 4, pp. 176–185, 2003
  6. W. Du, G. J. FitzGerald, M. Clark and X. Hou, “Health impacts of floods,” Prehospital and Disaster Medicine, vol. 25, no. 3, pp. 265–272, 2010
  7. S. N. Jonkman and J. K. Vrijling, “Loss of life due to floods,” Journal of Flood Risk Management, vol.1, no. 1, pp. 43–56, 2008
  8. Z. W. Kundzewicz, S.Kanae, S. I. Seneviratne, J. Handmer, N. Nicholls, P. Peduzzi and B. Sherstyukov, “Flood risk and climate change: Global and regional perspectives,” Hydrological Sciences Journal, vol. 59, no. 1, pp. 1–28, 2014
  9. Z. Sen, H. A. Khiyami, S. G. Al-Harthy, F. A. Al-Ammawi, A. B. Al- Balkhi, M. I. Al-Zahrani, and H. M. Al-Hawsawy, “Flash flood inundation map preparation for wadis in arid regions,” Arabian Journal of Geosciences, vol. 6, no. 9, pp. 3563–3572, 2013
  10. Tu. T Van, D. M Duc, N. M. Tung and V. D. Cong, “Preliminary assessments of debris flow hazard in relation to geological environment changes in mountainous regions, North Vietnam,” Vietnam Journal of Earth Sciences, vol. 38, no. 3, pp. 277–286, 2016
  11. A. Guven, “Linear genetic programming for time-series modelling of daily flow rate,” Journal of Earth System Science, vol. 118, no. 2, pp. 137–146, 2009
  12. Z. M. Yaseen, A. El-shafie, O. Jaafar, H. A. Afan and K. N. Sayl, “Artificial intelligence based models for stream-flow forecasting: 2000–2015, ” Journal of Hydrology, vol. 530, pp. 829–844, 2015
  13. M. Sarıgöl, “Adana İli Karaisalı İlçesi Seyhan Havzası’nda Taşkın Ötelenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Analizi, Muskingum Yönteminin Sürtünme Katsayısın