Application of genetic algorithms to calibration and verification of QUAL2E model
Genetik algoritmaların QAL2E modelinin kalibrasyon ve verifikasyonuna uygulanması
- Tez No: 153692
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kalibrasyon, Verifikasyon, QUAL2E, Genetik Algoritmalar, Optimizasyon. vıı, Calibration, Verification, QUAL2E, Genetic Algorithms, Optimization
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz GENETİK ALGORİTMALARIN QUAL2E MODELİNİN KALİBRAS YON VE VERİFİKASYONUNA UYGULANMASI Göktaş, Recep Kaya Yüksek Lisans, Çevre Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Ayşegül Aksoy Kasım 2004, 153 sayfa Bu çalışmanın amacı QUAL2E modelinin kalibrasyon ve verifikasyonu için Genetik Algoritmaları kullanan bir optimizasyon aracı geliştirmektir. Geliştirilen optimizasyon modeli, en küçük kareler toplamı yaklaşımıyla formüle edilen ve gözlem verileri ile simülasyon sonuçlan arasındaki farkı azaltmayı amaçlayan bir hedef fonksiyon içermektedir. Kalibrasyon ve verifikasyon işlemlerini eşzamanlı olarak yapabilmek için, verifikasyondan gelen hata bir sistem kısıtı olarak değerlendirilimiş ve hedef fonksiyon içerisine bir ceza fonksiyonu olarak yerleştirilmiştir. Optimizasyon modelinin performansı öncelikle yapay data kullanılarak test edilmiştir. Testlerde, hatasız ve hatalı olmak üzere iki ayrı veri seti kalitesi kulamlmıştır. Bütün testler için tüm nehir kesitlerinde gerçek kinetik parametre katsayı değerlerine tam olarak ulaşılamamasına rağmen, nehirdeki su kalitesini gerçeğine çok yakın bir biçimde simüle edebilecek katsayı değerleri bulunabilmiştir. Testlerin sonuçları, optimizasyon modelinin performansının, gözlem verilerindeki hataya, gözlem noktalarının sayısına ve yerine, ve hedef fonksiyon formülasyonuna bağlı olarak değişebildiğim göstermektedir. Birden fazla su kalitesi değişkeni içeren vıproblemler için hedef fonksiyonunda ağrrlıklandrrma yöntemi kullanılmış ve daha iyi performans elde edilebileceği görülmüştür. Optimizasyon modeli ayrıca gerçek bir probleme de uygulanmıştır. Aynı veri setlerinin kullanılması durumunda, genetik algoritma optimizasyon - simülasyon modelinin, deneme-yamlma yaklaşımı ile elde edilenlere göre daha iyi kalibrasyon sonuçlan verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS TO CALIBRATION AND VERIFICATION OF QUAL2E MODEL Göktaş, Recep Kaya M. Sc, Department of Environmental Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ayşegül Aksoy November 2004, 153 pages The objective of this study is to develop a calibration and verification tool for the QUAL2E Model by using Genetic Algorithms. In the developed optimization model, an objective function that is formulated on the basis of the sum-of-least squares approach aiming at minimizing the difference between the observed and simulated quantities was used. In order to perform simultaneous calibration and verification, verification of the calibrated results was treated as a constraint and inserted into the objective function as a penalty function. The performance of the optimization model was tested for different observation data qualities represented by the synthetic perfect and biased data sets. Although it was not possible to obtain the exact values of the kinetic coefficients for any of the tests performed, the coefficient estimates were successful in reflecting the water quality variable profiles in the river. The results of the tests showed that the performance of the optimization model is generally sensitive to the error in the observed data sets, to the number and location of sampling points, and to the objective function formulation. For the problems that IVinvolve multiple water quality variables, a weighting approach used in the objective function formulation resulted in better performances. The optimization model was also applied for a case study. For the same input data, calibration obtained with the genetic algorithm optimization - simulation was better compared to the trial-and-error approach.
Benzer Tezler
- Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri
Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations
YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
Doktora
Türkçe
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Ege bölgesi doğal akarsularında katı madde taşınımı için ampirik, regresyon ve yapay zeka yöntemlerinin uygulanması
Application of empirical, regression and artificial intelligence methods for the sediment transport in natural streams of the Aegean region
ASLI ÜLKE
Doktora
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiHidrolik Hidroloji ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ ÖZKUL
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR
- Yakın resim fotogrametrisinde mikrofotogrametrik uzman sistem tasarımı, tesisi ve kalibrasyonu
A micro-photogrammetric expert systems design, application and calibration in close range photogrammetry
BAHADIR ERGÜN
Doktora
Türkçe
2003
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ALTAN
- Çorum ili ve yakın çevresinin uzaktan algılama yöntemleri ile arazi kullanımının değerlendirilmesi
Evolution of land use with remote sensing methods, the study case of Corum province and neighbours
FAZLI ENGİN TOMBUŞ
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriAnkara ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT YÜKSEL
