Discharge predictions using ann in sldping rectangular channels with free overfall
Serbest düşülü eğimli dikdörtgen kesitli kanallarda YSA ile debi tahmini
- Tez No: 166830
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN GER, YRD. DOÇ. DR. ŞAHNAZ TİĞREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağlan (YSA), Düşü Akım Derinliği, Serbest Düşü, Debi Ölçümü, Artificial Neural Networks (ANN), Brink Depth, Free Overfall, Discharge Measurement IV
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öz SERBEST DÜŞÜLÜ EĞİMLİ DİKDÖRTGEN KESİTLİ KANALLARDA YSA İLE DEBİ TAHMİNİ ÖZTÜRK, Hayrullah Uğraş Yüksek Lisans, İnşaat Mühendisliği Bölümü Danışman: Prof. Dr. Metin GER Yardımcı Danışman: Yard. Doç. Dr. Şahnaz Tiğrek Ekim 2005, 45 sayfa Son yıllarda, yapay sinir ağlan (YSA) hidroloji ve hidrolik mühendisliğinde etkili tahminler yapmakta oldukça geniş bir alanda kullanılmıştır. Bu tezde de, birim debi tahmininde, dikdörtgen kesitli serbest düşülü eğimli kanallarda, çok katmanlı, ileri beslemeli, geri yayınım algoritmalı bir YSA mimarisi kullanılmıştır. Çeşitli araştırmacılar tarafından toplanan veriler ağın eğitiminde ve testinde kullanılmıştır. En uygun modelin oluşturulmasında, eğitim fonksiyonu ve iterasyon sayısına bağlı olarak değişen, gizli katman ve nöron sayılan hesaplanmıştır. Daha sonra duyarlılık analizi uygulanarak, olaydaki girdi parametrelerin etkinlik dereceleri araştırılmıştır. Tezin kapsamı dahilinde iki örnek çalışma yapılmıştır. YSA modellerinin farklı eğitim kümelerine göre güvenirliliği test edilmiş, sonuçlar regresyon analizi sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. İkincisinde ise, oluşturulan YSA modellerinin farklı veri kümeleriyle ilişkiler kurabilme yeteneği incelenmiş ve YSA'nın etkinliği irdelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT DISCHARGE PREDICTIONS USING ANN IN SLOPING RECTANGULAR CHANNELS WITH FREE OVERFALL ÖZTÜRK, Hayrullah Uğraş M.Sc., Department of Civil Engineering Supervisor: Prof. Dr. Metin GER Co-Supervisor: Assist. Prof. Dr. Şahnaz Tiğrek October 2005, 45 pages In recent years, artificial neural networks (ANNs) have been applied to estimate in many areas of hydrology and hydraulic engineering. In this thesis, multilayered feedforward backpropagation algorithm was used to establish for the prediction of unit discharge q (m3/s/m) in a rectangular free overfall. Researchers' experimental data were used to train and validate the network with high reliability. First, an appropriate ANN model has been established by considering determination of hidden layer and node numbers related to toaining function and training epoch number. Then by applying sensitivity analysis, parameters involved in and their effectiveness relatively has been determined in the phenomenon. In the scope of the thesis, there are two case studies. In the first case study, ANN models reliability has been investigated according to the training data clustered and the results are given by comparing to regression analysis. In the second case, ANN models' ability in establishing relations with different data clusters is investigated and effectiveness of ANN is scrutinized.
Benzer Tezler
- Baraj haznelerine giren akımların yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin
Forecasting of inflows to dam reservoir by artificial neural network (ANN)
BAKİ TÜRKTEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN
- Numerical modeling of seawater-fresh groundwater relationships in the Selçuk sub-basin, İzmir - Turkey
Selçuk alt-havzasında beniz suyu - yeralıtısuyu ilişkisinin sayısal modellemesi, İzmir - Türkiye
HASSAN ABUBAKR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ZEKİ ÇAMUR
- Biological treatment of dyestuff containing wastewaters by adsorptive biodegradation in an activated sludge unit
Boyar madde içeren atıksuların adsorpsiyonlu biyodegradasyon yöntemi ile aktif çamur ünitesinde biyolojik arıtımı
İLGİ KARAPINAR KAPDAN
Doktora
İngilizce
2000
Çevre MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET KARGI