Baraj haznelerine giren akımların yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin
Forecasting of inflows to dam reservoir by artificial neural network (ANN)
- Tez No: 179901
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akım, Akarsu, Yapay Sinir Ağları, Manavgat Nehri, Flow, River, Artificial Neural Network, Manavgat River
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Barajlar bir akarsu üzerine inşa edilen su yapılarıdır ve akarsuyun taşıdığı su miktarı ile beslenirler. Akarsu debisi, bir su yılı içerisinde ve/veya uzun dönem içerisinde çok fazla değişim gösterir. Bir barajın projelendirilmesi sırasında, barajın inşa edileceği kesit civarında olabildiğince uzun süreli debi ölçümlerinin mevcut olması uygundur. DSİ ve diğer proje uygulayıcıları, baraj yapımı için düşünülen ve akım rasatı olmayan veya yetersiz olan bir akarsu kesiti için, akım ölçümü yapılan daha uzaktaki kesitlerde yapılmış ölçümleri ve bu ölçümler için rasyonel metottan türetilen bir modeli kullanmaktadırlar. Kullanılan bu model, drenaj alanları esas alındığı için, güvenilirliği az olan bir yöntemdir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak, baraj haznelerine girecek akarsu akımlarının tahmini için bir model oluşturulmuştur. Bu amaçla, Manavgat Nehri üzerinde bulunan bazı istasyonların ölçülmüş akım verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar rasyonel metot ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Dams are the construction of water built on rivers and are nourished witth amount of water which the river has. Streamflow shows great variatıon in annual discharge measurement and long period. During to the planning of dam, it is suitable that there shuold be many discharge measurements at a section of river. İf there is no measurement station at the section where the dam constructs, DSİ and the other Project practicers use the measurements observed on the farther sections of river anda a model which is modified from the ratıonal method for these measurements. Reliability rate is low in this procedure because the drainage areas are taken as basis. İn this study, we have performed a model for predicting of streamflows entering to the dam reservoir by using the artificial neural network (ANN) method. For this reason, data of some measurement statıons on the Manavgat River is used. The results obtained are compared with ratıonal method.
Benzer Tezler
- İstanbul'daki baraj haznelerinin işletilmesinde yapay sinir ağları kullanılması
The management of the reservoirs around İstanbul using artifical neural networks
İSMAİL KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEREM CIĞIZOĞLU
- Eğrekkaya baraj haznesi içerisindeki yoğunluk akımlarının üç-boyutlu matematik model ile incelenmesi
Analysis of density flow in eğrekkaya dam reservoir using three dimensional mathematical model
HAKAN VARÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ
- Determination of reservoir capacity with methods based on low flow analysis
Düşük akım analizine dayanan yöntemlerle hazne kapasitesinin tayini
ERKAN HALDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEVİNÇ ÖZKUL
PROF. DR. NİLGÜN HARMANCIOĞLU
- Water budget analysis of dam reservoirs
Baraj haznelerinde su bütçesi analizi
ÖNDER AYDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UYGUR ŞENDİL
- Sifonlu şaft savaklarda akım durumunun etüdü ve başlık şeklinin geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
NECATİ AĞIRALİOĞLU