Geri Dön

Çoruh Nehri Havzası' nda taşınan askıda katı madde yükünün farklı yapay zeka teknikleri ile modellenmesi

Modeling of suspended sediment load carried in Çoruh River Basin by using different artificial intelligence methods

  1. Tez No: 430773
  2. Yazar: BANU YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EGEMEN ARAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hidrolik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Doğal akarsularda taşınan askıda katı madde yükünün doğru tahmini su kaynakları ve yönetimi açısından büyük önem taşımaktadır. Akarsularda yapılan direkt ölçümler askıda katı maddenin belirlenmesinde en güvenilir yol olmalarına rağmen, maliyetli ve zaman alıcıdırlar. Sediment taşınım denklemlerinde ise akım ve katı madde ile ilgili birçok parametreye gerek duyulmaktadır. Yaygın olarak kullanılan sediment anahtar eğrisi birçok noktada yetersizlikler göstermektedir. Bu sebepten dolayı sediment tahmini için daha yakın sonuçlar veren yöntemlere gereksinim vardır. Bu çalışmada Çoruh Nehri Havzası üzerinde bulunan Altınsu, İnanlı ve Karşıköy istasyonlarında, askıda katı madde tahmini konusunda birçok yöntemden yararlanılmıştır. Sediment anahtar eğrisinin yanı sıra farklı regresyon ve yapay sinir ağları teknikleri kullanılmış ve karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır. Her bir istasyon için çoklu regresyon analizi, çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri, yapay arı kolonileri, öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon algoritması, çok katmanlı yapay sinir ağları, yapay arı kolonisi algoritması ile yapay sinir ağları eğitimi ve öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon algoritması ile yapay sinir ağları eğitimi olmak üzere toplamda 7 ayrı yöntem uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar karesel hatanın ortalama karekökü, ortalama mutlak hata ve determinasyon katsayısı kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Yapay sinir ağları ile oluşturulan yöntemlerin yanısıra çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri modelinin de askıda katı madde yükü tahmini konusunda başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Accurate prediction of the suspended sediment load in rivers is very important for water resources and management. Although direct measurement is most reliable method for sediment, it is very expensive and time-consuming. In additon, sediment transport equations are requires many various parametres about flow and sediment characteristics. Sediment rating curves which is widely used show deficiencies in several points. For this reason, we need other methods which more reliable result. In this study, many methods were developed about suspended sediment estimation, at three stations Altınsu, İnanlı and Karşıköy, on Çoruh River, in Çoruh Basin. In addition to the sediment rating curve, different regression and artificial neural networks were used and comparative analyzes were conducted. For each station 7 methods were applied. They were regression analysis, multivariate adaptive regression splines, artifical bee colony, teaching-learning-based optimization algorithm, multilayer artifical neural network, artificial neural network training using artificial bee colony and artificial neural network training using teaching-learning based optimization algorithm. The results was evaluated according to the criteria of root mean square error, mean absolute error and coefficient of determination. İn addition to the methods which generated with artificial neural networks, multivariate adaptive regression splines model has achieved successful results about estimation of suspended sediment load.

Benzer Tezler

  1. Yeşilırmak havzasındaki durgun su kütlelerinin özümleme kapasitelerinin belirlenmesi

    Determination of assimilative capacities of stagnant water bodies of Yesilirmak basin

    RUKEN ZİLAN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİKE GÜREL

  2. Çoruh nehri havzasına bağlı Oltu mikro havzasında kanal ve oyuntu erozyonuyla gerçekleşen toprak kaybının belirlenmesi

    Determining soil loss via streambank and gully erosions in the Oltu sub-watershed within the Coruh river basin

    HANDAN PAKİH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TÜFEKÇİOĞLU

  3. Stochastic modelling and generation of montly runoffs in Çoruh Basin

    Çoruh Havzası'nda aylık ortalama nehir akımlarının stokastik modellenmesi

    AYŞE YASEMİN AKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. NURÜNNİSA USUL

    Y.DOÇ.DR. NURİ MERZİ

  4. İlk Çağ'dan Osmanlılara Çoruh Havzası'nda Türkler

    Turks in the Coruh Basin from the Antiquity to the Ottomans

    ONUR GÜVEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    TarihOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Tarih Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM TELLİOĞLU

  5. Çoruh Nehri havzasına bağlı olur mikrohavzasındaki sediment üretiminin erozyon çubuk yöntemi, askıda katı madde ölçümü ve GeoWEPP tahmin modeli ile belirlenmesi

    Determining sediment yield in olur sub-watershed within Çoruh River basin using erosion pin method, suspended solid measurement and GeoWEPP prediction model

    CENGİZHAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TÜFEKÇİOĞLU