Development of an artificial neural network model for the estimation of chlorophyll-a in lakes
Göllerdeki klorofil-a'nın belirlenmesi için bir yapay sinirsel ağ modelin geliştirilmesi
- Tez No: 82438
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinirsel Ağlar, Göl Yönetim Modelleri, Ötrofıkasyon, Klorofil-a Belirlenmesi VI, Göller, Klorofil, Yapay sinir ağları, Neural Networks, Lake Management Models, Eutrophication, Chlorophyll-a Estimation IV, Lakes, Chlorophyll, Artificial neural networks
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz GÖLLERDEKİ KLOROFIL-A'NIN BELİRLENMESİ İÇİN BİR YAPAY SİNİRSEL AĞ MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Kanıl, Cüneyt Doktora, Çevre Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Selçuk Soyupak Eylül 1999, 145 sayfa Bu tez yapay sinirsel ağ algoritmalarının göl yönetim modellerinde kullanılabilme potansiyelini irdelemiştir. İlk aşamalarında tez, göl yönetim modellerinde kullanılabilecek en uygun sinirsel ağ algoritmalarının belirlenmesine odaklanmıştır. Uygun bir sinirsel ağ topolojisinin kurulmasının ardından, göl içerisindeki klorofıl-a yoğunluğunu ve bazı fıtoplankton türlerini, toplam fosfor, PO4 fosforu, NO3 azotu NH3 azotu alkalinite, askıda katı madde yoğunluğu, bulanıklık, pH, su sıcaklığı, elektriksel iletkenlik, çözünmüş oksijen yoğunluğu ve Secchi derinliği gibi ölçülmüş su kalitesi parametrelerinin bir fonksiyonu olarak simüle edebilen bir sinirsel ağ modeli geliştirilmiştir. Model, Keban Baraj gölü ile Mogan ve Eymir göllerinden sağlanan gözlem verileri kullanılarak eğitilmiştir. Modelin kullanımı sırasında ortaya çıkan bazı pratik problemleri ortadan kaldırmak amacıyla, sinirsel ağ tabanlı modelin tasarımı, uygulanması ve sonuçlarının değerlendirilmesine ilişkin hususları ele alan bir prosedür ortaya konmuştur.Sinirsel ağ modelinin performansını denetlemek amacıyla, her bir sinirsel ağ eğitim oturumu için ayrı bir çoklu doğrusal regresyon modeli geliştirilmiştir. Her bir model çifti için, gözlenmiş ve hesaplanmış klorofıl-a yoğunluklarının logaritmaları arasındaki doğrusal korelasyon katsayıları hesaplanarak modelin performans kriteri olarak kullanılmıştır. Araştırma sonucunda sinirsel ağ tabanlı modelin, klorofıl-a yoğunluğunun belirlenmesinde, geleneksel çoklu doğrusal regresyon yöntemlerinden belirgin bir şekilde daha iyi bir performansla kullanılabilecekleri gösterilmiştir. Ötrofıkasyon olgusunun doğası nedeniyle, pek çok durumda klorofıl-a yoğunluğu su kalitesi parametrelerinin bir ya da daha fazlası ile doğrusal olarak ilişkilidir. Bu ilişki doğrusallıktan uzaklaştıkça sinirsel ağ modelleri daha iyi bir performans göstermektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL FOR THE ESTIMATION OF CHLOROPHYLL-A IN LAKES Karul, Cüneyt Ph.D., Department of Environmental Engineering Supervisor: Prof. Dr. Selçuk Soyupak September 1999, 145 pages This thesis analyses the potential use of artificial neural network algorithms in lake management models. At its initial phases, the research focused on the investigation of neural network algorithms that are most appropriate to be used in lake management models. After a firm neural network topology was established, the neural network model was developed to simulate the chlorophyll-a concentration or number of some phytoplankton species in a lake as a function of sampled water quality parameters such as total phosphorus, PO4 phosphorus, NO3 nitrogen NH3 nitrogen, alkalinity, suspended solids concentration, turbidity, pH, water temperature, electrical conductivity, dissolved oxygen concentration and Secchi depth. The model was trained with the observed data sets from Keban Dam Reservoir, Mogan and Eymir lakes. Implementational problems of the model were investigated in detail, and a procedure was developed to handle the practical aspects of design, implementation and assessment of the results of a neural network based lake management model. 111To check the performance of the neural network model, a multiple linear regression model was also developed for each individual neural network training session. For either of the model pairs, the linear correlation coefficients between the logarithms of observed and calculated chlorophyll-a concentrations were calculated and used as a performance criteria for the model. The research showed that the neural network based model can be used to estimate chlorophyll-a with a performance that is obviously better than that of the traditional linear multiple regression methods. Due to the nature of eutrophication process, chlorophyll-a is linearly dependent to one or more of the measured water quality parameters used for estimation. Neural network models showed a better performance than the multiple linear regression models when this dependency deviated from linearity.
Benzer Tezler
- Developing a versatile artificial neural network model for eutimating reservar permebility in three dimensional space
Üç boyutlu uzayda rezervuar geçirgenliğini tahmin etmek için çok amaçlı bir yapay sinir ağı modelinin geliştirilmesi
GÜVEN BURÇ ARPAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ GÜMRAH
- Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları
Expert systems and using them in transportation
A.BURAK GÖKTEPE
- Yük tahmini yöntemleri ve Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. bölgelerine uygulanması
Load forecasting methods and application of Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. regions
EKREM GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ADNAN KAYPMAZ
- Neural Network based flux observer for a field oriented controlled induction machine
Rotor akısı yönlendirmeli denetimli bir asenkron makina için yapay sinir ağı tabaklı akı gözlemcisi
V.M.İSTEMİHAN GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiPROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Biyomagnetik olaylar
Başlık çevirisi yok
M.TOGAN ÇANDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İNCİ AKKAY