Geri Dön

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

  1. Tez No: 200807
  2. Yazar: ONUR ÖCAL
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MAHMUD GÜNGÖR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Akarsular tarafından tasınan katı madde miktarlarına ait degerler, öncelikle biriktirme haznelerinin planlanması ve isletilmesi ve ayrıca havzanın erozyon karakteristiklerinin belirlenmesinde kullanılmaktadır. Tasınan katı madde miktarı su kaynaklarının yönetimi ve planlanması içinde önemli bir parametredir. Yukarıda bahsedilen bu sorunlardan dolayı yagıs, akıs ve katı madde tasınımı gibi hidrolojik olaylar arasındaki dogrusal olmayan dinamik iliski dogru ve güvenilir bir biçimde belirlenmelidir. Yapılan bu çalısmada yapay sinir agları yönteminin akarsularda katı madde miktarının tahmin edilmesinde kullanılabilirligi arastırılmıstır. Uygulama alanı olarak Büyük Menderes Nehri üzerinde bulunan Yukarı Büyük Menderes Alt Havzası ve Banaz Çayı Alt Havzası seçilmistir. Yapay sinir agları yöntemi ile bu havzalarda farklı giris yapısına sahip katı madde tahmin modelleri gelistirilmistir. Yapay sinir agları sonuçları, gözlem degerleri ile karsılastırılmıs ve performansları uygunluk kriterleri ile degerlendirilmistir. Elde edilen sonuçlar Yapay Sinir Agları yönteminin katı maddenin modellenmesinde ve tahmininde basarılı bir sekilde uygulanabilecegini göstermistir.

Özet (Çeviri)

Sediment yield carried in a stream is used for planning reservoirs and also for defining erosion charateristics of a basin. This is also an effective parameter for managing and planning water recources. Because of these problems which were explained above, the nonlineer dynamic relationship between hydrological events such as rainfall, runoff and sediment yield, have to be determined truly and certainly. In this study, the employability of artificial neural networks for estimating sediment yield carried in a stream have been researched. For application area, Up Menderes Subbasin and Banaz Çayı Subbasin were selected. Sediment yield forecasting models having various input structures were developed using Artificial Neuroal Networks. The results of the neural networks and observed values were compared and performances were assessed by fitness criterias. The results of ANN models have shown that ANN can be applied successfully and provides high accuracy and reliability for sediment yield forecasting.

Benzer Tezler

  1. Doğal akarsularda taşınan katı madde miktarının yapay zeka yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi

    Estimation of suspended sediment amounts carried in natural streams by using artificial intelligence methods

    NECMİYE MİNARECİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KİŞİ

  2. Çok algılayıcılı sistemlerde veri birleştirmesi için algoritma geliştirilmesi

    Development of data fusion algorithm for multisensored-systems

    YUSUF SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ALİ AKÇAYOL

    PROF. DR. ÇETİN ELMAS

  3. Yapay sinir ağları ile hece algılama

    Başlık çevirisi yok

    ÖZCAN SAÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI

  4. Çok katmanlı algılayıcının optimizasyonu ve ağırlıklara bağlı duyarlığı

    Başlık çevirisi yok

    LALE BAŞTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET GÜRGEN

  5. Çok durumlu nöron sistemlerinde öğrenme mekanizmaları

    Learning mechanisms in multi-state neuron systems

    BURCU AKCAN ORTAKKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Fizik ve Fizik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YİĞİT GÜNDÜÇ