Yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağı yöntemleriyle modellenmesi: Kurukavak havzası uygulaması
Modeling of rainfall-runoff relation with artificial neural network methods: Kurukavak basin casestudy
- Tez No: 181546
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TOMBUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağı, ileri beslemeli geriye yayınım metodu, genelleştirilmiş regresyon sinir ağı, radyal tabanlı sinir ağ, Artificial neural network, feed forward back propagation method, generalized regression neural network, radial basis function neuralnetwork
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, daha önce elde edilmiş hidrometeorolojik verilerle yapaysinir ağları metodu kullanılarak yağış akış ilişkisi incelenmektedir. Yapılançalışmada Bilecik ili, Pazaryeri ilçesi, Kurukavak Havzası'na ait gözlenmiş yağışve akım verileri kullanılarak akım tahminleri yapılmıştır. Çalışmada yapay sinirağı metotlarından ileri beslemeli geriye yayınım metodu, genelleştirilmişregresyon sinir ağı metodu ve radyal tabanlı sinir ağı metodu kullanılmıştır. Yağışve akım verileri modellere girdi olarak verilip yeni akım değerleri elde edilmiştir.Grafiklerden elde edilen yeni akım değerleri daha önce ölçülen akım değerleriylekarşılaştırılmıştır. Her farklı yapay sinir ağı mimarisi için en iyi sonuç eldeedilene kadar çok sayıda simülasyon yapılarak en iyi sonuç elde edilmiştir.Simülasyon sonuçlarına bakıldığında en iyi sonucu gerek genelleştirilmişregresyon sinir ağı, gerekse radyal tabanlı sinir ağı metoduna kıyasla ileribeslemeli geriye yayınım metodunun verdiği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Flow estimation in a base, the help of the obtained hydrometeorologicdata, is important in terms of water resources projecting studies. In this study,based modelling applications are performed with flow estimation which isobtained by the help of antecedent hydrometeorologic data. In the study, the flowestimations are made by previously measured rainfall, evaporation and antecedentflow data obtained in Kurukavak Basin, Pazaryeri, Bilecik. In the study, theartificial neural network methods of the feed forward back propagation method,the generalized regression neural network and the radial based artificial neuralnetwork method are used. The calculations are performed in Matlab 6,5programme. The new flow data are obtained from a computer programme inmatlab written about rainfall, flow and evaporation data. Many simulations aredone for each different artificial neural network architecture to get the best resultsand the real results are obtained in a short time.
Benzer Tezler
- Türkiye genelinde yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağı metodlarıyla modellenmesi
Rainfall-runoff modelling in whole Turkey by artificial neural networks
PINAR AŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET KEREM CIGIZOĞLU
- Günlük akışlardaki boşlukların yapay sinir ağları kullanılarak tamamlanması
Completion of blanks in daily runoff with the help of artificial neural networks
MUTLU YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEŞET ORHAN BAYKAN
- Yapay sinir ağları algoritması kullanılarak akarsu havzalarında yağış-akış-katı madde ilişkisinin belirlenmesi
Determination of rainfall-runoff-sediment transport relationship in watersheds by using artificial neural network algorithm
ONUR ÖCAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MAHMUD GÜNGÖR
- Kagir tarihi yapılarda men problemlerinin teşhis ve çözümü
Diagnosis and treatment of dampness of historic masonry buildings
DEMET KUZUİMAMLAR
