Geri Dön

Klasik ve bulanık mantık modelleme yöntemleri ile Yarseli baraj hazne hacminin tahmini

Estimation of Yarseli dam reservoir volume with classical and fuzzy logic modeling methods

PDF İndir

  1. Tez No: 501880
  2. Yazar: FAHRETTİN GÖKHAN GÜMÜŞCAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ÜNEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, İnşaat Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Statistics, Civil Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Baraj hazne hacmi, bulanık mantık, otoregresif model, çoklu lineer regresyon, Dam reservoir volume, fuzzy logic, autoregressive model, multiple linear regression
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Baraj hazne hacim değişimlerinin belirlenmesi; baraj haznesi yönetimi, hidrolik yapıların tasarımı, hidroelektrik enerji üretimi, taşkın zararları azaltılması, baraj rezervuarında navigasyon (iç su yolu taşımacılığı) olarak, rezervuarlardaki su kalitesi yönetimi ve baraj güvenliği için önemlidir. Bu çalışmada, ilk kısımda baraj haznesi hacim değişim tahminleri, çoklu lineer regresyon (ÇLR) ile bulanık mantık (BM) metodu kullanılarak araştırılmıştır. İkinci kısımda baraj haznesi hacim miktarları, zaman serileri kullanılarak otoregresif (AR) ve bulanık mantık (BM) modeli performansları araştırılmıştır. Yarseli Barajına ait yaklaşık oniki yıllık 4019 günlük veriden, 3015 günlük veri eğitim aşamasında, 1004 günlük veri test aşamasında değerlendirilmiştir. İlk kısımda, günlük göl hacmi (GGH) tahmini için günlük yağış yüksekliği (GYY), günlük göle gelen su miktarı (GGGSM), günlük buharlaşan su miktarı (GBSM), günlük dereye bırakılan su miktarı (GDBSM) ve günlük sulama suyu sarfiyatı (GSSS) ölçüm verileri kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemek için geçmişte sıklıkla kullanılan klasik istatistiksel yöntemlerden olan çoklu lineer regresyon yöntemi (ÇLR) kullanılarak, bulanık mantık (BM) yöntemi karşılaştırılmıştır. Değerlendirmeler sonucunda BM yönteminin daha yüksek korelasyon (R) ve düşük hata miktarlarına sahip olduğu tespit edilmiştir. İkinci kısımda, geçmiş günlük göl hacmi (GGH) ölçümlerine dayalı zaman serileri üretilerek, bu seriler için otoregresif (AR) ve bulanık mantık (BM) modelleri oluşturulmuş ve günlük göl hacmi tahmini yapılmıştır. Otoregresif modeller (AR) ile BM model sonuçları karşılaştırıldığında, birbirleri ile uyumlu sonuçlar vermiştir. AR ve BM model sonuçlarına göre her iki yöntem en yüksek R katsayısını sağlamıştır. BM model sonuçlarının, çok az da olsa, diğer modellere göre daha düşük ortalama karesel hata (MSE) ve yüksek korelasyon (R) ile çok iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Determination of reservoir volume fluctuations is important for the management of dam reservoir, design of hydraulic structures, production of hydro-electric energy, reduction of flood damages, navigation (interior waterway transportation) in the dam reservoirs, water quality management in reservoir and the dam safety. In this study, the estimations of the volume fluctuations of the dam reservoir were investigated using Multiple Regression (MLR) and Fuzzy Logic (FL) method in the first section. In the second part, the autoregressive (AR) and Fuzzy Logic (FL) model performances of the volume amounts of dam reservoir were investigated by using time series. 3015 daily data were assessed in training phase and 1004 daily data were assessed in the test phase from 4019 daily data, approximately 12 years, of the Yarseli dam. In the first part, to forecast daily dam lake volume (GGH); daily rainfall height (GYY), daily amount of water flowing into the lake (GDBSM), daily amount of evaporated water (GBSM), the daily amount of water released into the river (GDBSM) and daily irrigation water consumption (GSSS) measurement data were used. The Fuzzy Logic (FL) method was compared using the Multiple Linear Regression Method (MLR), which is one of the classical statistical methods that was frequently used in the past to determine the relationship between variables. As a result of the evaluations, the BM method has been found to have higher correlation (R) and lower error rates. In the second part, time series based on past daily lake volume (GGH) measurements were produced, and Autoregressive (AR) and Fuzzy Logic (FL) Models were created for these series and daily lake volume estimation was conducted. When the autoregressive models (AR) and the FL model results are compared, they gave consistent results with each other. According to the AR and FL model results, both methods provided the highest R-coefficient. It has been found that the FL model results give very good results at the least with very low mean square errors (MSE) and high correlation (R), compared to other models.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    335432

    Bir ürün üretme sürecine ait risklerin bulanık modelleme ile ölçülmesi

    Risk measurement for the process of realize products with fuzzy modeling

    ŞERİFE ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ADEM GÖLEÇ

  2. Tez No

    417877

    Zaman serilerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığa dayalı tahmin ve bir uygulama

    Time series forecasting based on artificial neural networks and fuzzy logic and an application

    MUHAMMET ATALAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN

  3. Tez No

    341621

    Bağlaşık indüktörlü üç-seviyeli evirici ile asenkron motorların hız kontrolü için genetik tabanlı bulanık mantık denetleyici simülatör tasarımı

    The simulator design of genetic based fuzzy logic controller for induction motors speed control with coupled inductors three-level inverter

    ALPHAN MAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL

  4. Tez No

    545103

    Sezgisel bulanık sayılar ile reel opsiyon değerlemesi ve güneş enerjisi yatırımı uygulaması

    Real option valuation with intuitionistic fuzzy numbers and its application to solar energy investment

    HÜSEYİN YİĞİT ERSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  5. Tez No

    363855

    Learning of interval Type-2 fuzzy logic systems using big bang – big crunch optimization

    Aralık değerli Tip-2 bulanık sistemlerin büyük patlama – büyük çöküş optimizasyonuyla eğitilmesi

    CİHAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

Geri Dön