Meteorolojik veriler kullanılarak yeraltı su seviyesinin genetik programlama ile tahmini
Estimation of groundwater level with genetic programming using meteorological data
- Tez No: 387480
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ÇOBANER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tatlı su ihtiyacının önemli bir kısmı yeraltı suları tarafından karşılanmaktadır. Ancak yeraltı sularının kalitesinin ve miktarının meteorolojik verilere dikkat edilerek izlenmesi ve mevcut durumunun ortaya konması su yönetimi politikalarının geliştirilmesi ve su potansiyelinin hesaplanması bakımından gereklidir. Genetik programlama (GP) evrimsel tabanlı bir yaklaşımdır ve son yıllarda alternatif bir yapay zeka tekniği olarak kullanılmaktadır. GP, diğer yapay zeka tekniklerine göre değişkenler arasındaki ilişkilerden faydalanarak problemin bir matematiksel modelini ortaya koyabilme avantajına sahiptir. Bu tez çalışmasında, meteorolojik veriler ve geçmiş günlere ait yeraltı su seviyeleri kullanarak yeraltı su seviyelerini tahmin etmek amacıyla çeşitli matematiksel modeller geliştirilmiştir. Matematiksel modellerin geliştirilmesine yeni bir GP yaklaşımı olan çok-genli genetik programlama (ÇGGP) uygulanmıştır. ÇGGP ile model oluşturulmasında Karacaviran gözlem kuyusuna ait 2007-2010 zaman dilimini kapsayan 4 yıllık günlük veriler ile Develi meteoroloji istasyonuna ait günlük meteorolojik veriler kullanılmıştır. 2007 ve 2008 yıllarına ait veriler eğitim, 2009 yılına ait veriler doğrulama ve 2010 yılına ait veriler ise test amaçlı kullanılmıştır. Beş veya altı giriş parametrelerine göre 1, 7, 15, 30 ve 45 gün sonraki yeraltı su seviyelerini tahmin etmek için toplam 10 model oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin doğruluğu değerlendirilmiş ve çoklu doğrusal regresyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. ÇGGP modelleri ile elde edilen sonuçların çoklu doğrusal regresyon modellerine göre dört farklı kritere göre daha iyi olduğu tespit edilmiştir. ÇGGP kullanarak oldukça basit ve kullanışlı modeller ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
The significant portion of freshwater needs are met by ground water. However, paying attention to the monitoring of groundwater quality and quantity of meteorological data and to reveal the current situation is necessary for the calculation of the potential for water development and water management policies. Genetic programming (GP) is an evolutionary-based approach and is used as an alternative to artificial intelligence techniques in recent years. GP has the advantage of revealing a mathematical model by using the relationships between variables. In this thesis, various mathematical models has been developed to predict the groundwater levels by using meteorological data and previous days of groundwater levels. To the development of mathematical models, a new GP approach, multi-gene genetic programming (MGGP), was implemented. The daily data obtained from Karacaviran observation wells and Develi meteorological station covering the period of 4 years from 2007 to 2010 were used for the creation of models. The data of 2007 and 2008 were used for training while the data of 2009 and 2010 were used for validation and test purposes, respectively. According to five or six input parameters, a total of 10 models were formed to predict the groundwater levels of 1, 7, 15, 30 and 45 days beyond. The accuracy of the generated models were evaluated and compared with the multiple linear regression models. The results obtained with MGGP models was found to be better than multiple linear regression models based on four different criteria. Quite simple and useful models using MGGP been revealed.
Benzer Tezler
- Sulak alanların uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri ile irdelenmesi: Akgöl örneği
Analysis of wetlands using remote sensing and geographic information systems: Akgol sample
ADALET DERVİŞOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Analitik hiyerarşik süreç yöntemleri kullanılarak havzalar arası su transferinin optimizasyonu
Optimization of interbasin water transfer using analyticalhierarchical process method
AHMET SANCAK ŞANLI
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRULLAH AĞAÇCIOĞLU
- Konya Kapalı Havzası'nda yeraltı suyunun değişimi ve kuraklık analizi
Change of groundwater and drought analysis in Konya Closed Basin
FURKAN GEDİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
CoğrafyaÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FAİZE SARIŞ
- Uydu (Grace) gravimetri yöntemi ile belirlenen su kütlesi değişimlerinin ölçülmüş hidrometeorolojik verilerle karşılaştırılması
Comparison of total water storage changes by grace (Gravity recovery and climate experiment) with satellite gravimetry method and hydrometeorological data
MEHMET ANIL KIZILASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
DOÇ. DR. ORAL YAĞCI
- Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması
Meteorological drought modelling and application to Turkey
SEVİNÇ SIRDAŞ
Doktora
Türkçe
2002
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN