Geri Dön

Yapay sinir ağları (YSA) modeli ile su yüzeyinden buharlaşma tahmini: Atatürk barajı örneği

Forecasting water surface evaporation with artificial neural networks (ANN) model: Example of Ataturk dam

PDF İndir

  1. Tez No: 716970
  2. Yazar: ÖZGE TÜTÜNCÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA TOMBUL, DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI ÜLKE KESKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Atatürk Barajı, Ağ modeli, Buharlaşma, Doğruluk tahmini, Modelleme, Tahmin, Yapay sinir ağları, Atatürk Dam, Network model, Evaporation, Accuracy estimation, Modelling, Estimation, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Başta küresel ısınma etkili olmak üzere artan nüfus da göz önüne alındığında su kaynaklarımızın ileriki yıllarda yetersiz kalması, yaşanması muhtemel başlıca büyük problemler arasındadır. Günümüzde ele alınan mühim konulardan biri de mevcut su potansiyelinin her geçen gün daralması ve ileride yaşanabilecek su kıtlığına karşı önlem alınmasıdır. Buna dayanarak mevcut suyun ne kadarını kullanabildiğimizin yanında, gelecekte su potansiyelinin ne derece daralacağını önceden tahmin etmek planlama açısından şarttır. Bu çalışmada Atatürk Barajı'ndaki bir istasyona ait 2016-2018 yılları arası günlük minimum sıcaklık, maksimum sıcaklık, ortalama sıcaklık, güneş radyasyonu, bağıl nem, rüzgar hızı ve buharlaşma verileri kullanılmıştır. Buharlaşmayı etkileyen parametreler girdi olarak ağa verilmiş ve ağın çıktı olarak gösterilen gerçek buharlaşma değerlerine ne derece yakın sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Bunun için farklı modellemeler denenmiş ve bulgular analiz edilmiştir. Sonuç olarak %90 doğruluk oranıyla YSA ile buharlaşma tahmininde başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Considering the increasing population, especially with the effect of global warming, the insufficiency of our water resources in the coming years is among the major problems that are likely to be experienced. One of the important issues discussed today is the shrinking of the existing water potential day by day and taking precautions against water scarcity that may occur in the future. In this context, besides how much of the existing water we can use, it is essential for planning to predict how much the water potential will shrink in the future. In this study, daily minimum temperature, maximum temperature, average temperature, solar radiation, relative humidity, wind speed and evaporation data of a station in Atatürk Dam between 2016-2018 were used. The parameters affecting the evaporation are given to the network as input and it is observed how close the network produces results to the actual evaporation values shown as output. For this, different models were tried and the findings were analyzed. As a result, successful results were obtained in evaporation estimation with ANN with 90% accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    335372

    Görüntü işleme teknolojisi ile betonun bazı mekanik özelliklerinin belirlenmesi

    Determination of some mechanical properties of concrete with image processing technology

    GAMZE ÇANKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İnşaat MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSA HAKAN ARSLAN

    YRD. DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  2. Tez No

    970848

    Simulation-based analysis of porosity in needle punched nonwoven structures

    İğnelenmiş dokumasız kumaş yapılardaki gözenekliliğin simülasyon tabanlı analizi

    MURAT MULA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER GÜRARSLAN

  3. Tez No

    237645

    Modeling the water quality of lake Eymir using artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)

    Eymir gölü?nde su kalitesinin yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel bulanık ilişkisel sistem ile modellenmesi

    MUHİTTİN ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY

  4. Tez No

    822576

    Yapay sinir ağları (YSA) modeli kullanılarak çimento ile stabilize edilmiş kilin serbest basınç dayanımının tahmini

    Estimation of unconfined compressive strength of cement stabilized clay using artificial neural networks (ANN) model

    ZAINAB RAZZAQ ABDULABBAS ALMAHMODI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUKHALLAD MOHAMMAD MAWLOD AL-MASHHADANI

  5. Tez No

    179901

    Baraj haznelerine giren akımların yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin

    Forecasting of inflows to dam reservoir by artificial neural network (ANN)

    BAKİ TÜRKTEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN

Geri Dön