Research Article
BibTex RIS Cite

Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği

Year 2019, , 110 - 119, 31.12.2019
https://doi.org/10.46740/alku.573166

Abstract

Bu
çalışmada; Van İli, Muradiye İlçesinde yer alan Bendimahi Çayına ait aylık ortalama
akım verileri aynı ilçenin aylık ortalama sıcaklık ve aylık toplam yağış verilerine
bağlı olarak Bulanık Mantık Yöntemi ile tahmin edilmiştir.  Sadece sıcaklık, sadece yağış ve hem sıcaklık
hem yağış verilerinin girdi olarak kullanıldığı ve akım değerinin çıktı olarak
seçildiği üç farklı model oluşturulmuştur.  Modeller, 1970-2008 yılları arasına ait
veriler kullanılarak hazırlanmış, 2009, 2010 ve 2011 yıllarına ait veriler ile
test edilmiştir.  Modellerin
performansını karşılaştırmak amacı ile karekök ortalama hata (KOH) ve
determinasyon katsayıları (R2) hesaplanmış olup en iyi sonuç hem
sıcaklık hem de yağış verilerinin girdi olarak kullanıldığı üçüncü modelden
elde edilmiştir.

References

  • [1] Panigrahi, D.P. ve Mujumdar, P.P., (2000). “Reservoir Operation Modelling with Fuzzy Logic”, Water Resources Management, 14, 89–109.
  • [2] Chang, F.J., Hu, H.F., ve Chen, Y.C., (2001). “Counter propagation fuzzy–neural network for river flow reconstruction” Hydrological Processes, 15, 219–232.
  • [3] Köse, M., Terzi, Ö., İlker, A. ve Ergin, G., (2011). “Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi İle Kızılırmak Nehri’nin Akım Tahmini”, 6th International Advanced Technologies Symposium (IATS’11), 161-165, Elazığ.
  • [4] Ertunga, C.Ö., ve Duckstein, L., (2001). “Fuzzy conceptual rainfall-runoff models”, Journal of Hydrology, 253, 41-68.
  • [5] Hundecha, Y., Bardossy, A. ve Theisen, H.W., (2001). “Development of a fuzzy logic-based rainfall-runoff model”, Hydrological Sciences, 46, 3, 363-376.
  • [6] Nayak, P.C., Sudheer, K.P. ve Ramasastri K.S. (2005). “Fuzzy computing based rainfall-runoff model for real time flood forecasting”, Hydrological Process, 19, 955-968.
  • [7] Jacquin, A.P., ve Shamseldin, A.Y., (2006). “Development of rainfall–runoff models using Takagi–Sugeno fuzzy inference systems”, Journal of Hydrology, 329, 154–173.
  • [8] Liong, S.Y., Lim, W.H., Kojiri, T., ve Hori, T., (2000). “Advance Flood forecasting for Flood stricken Bangladesh with a fuzzy reasoning method”, Hydrological Process, 14, 431-448.
  • [9] Altunkaynak, A. ve Şen, Z., (2007). “Fuzzy logic model of lake water level fluctuations in Lake Van, Turkey”, Theoretical and Applied Climatolgy, 90, 227–233.
  • [10] Kindler, J., (1992). “Rationalizing water requirements with aid of fuzzy allocation model.” Journal of Water Resources Planning Management, 118, 3, 308–323.
  • [11] Kişi, Ö., Karahan, M.E. ve Şen, Z., (2003). ”Nehirlerdeki askı maddesi miktarının bulanık mantık ile modellenmesi”, İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 2, 3, 43-54.
  • [12] Fırat, M., (2007). “Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile havza modellemesi”, Doktora Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli.
  • [13] Mitra, B., Scott, H.D, Dixon J.C. ve Mckimmey, J.M., (1998). “Application of fuzzy logic to the prediction of soil erosion in a large watershed”, Geoderma, 86, 183–209.
  • [14] Zadeh, L.A., (1965). “Fuzzy Sets”, Information and Control, 8, 338-353.
  • [15] Princeton Universitiy, (2019), “Fuzzy İnference Systems”, Departmant of Computer Siciens, http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall07/cos436/HIDDEN/Knapp/fuzzy004.htm
Year 2019, , 110 - 119, 31.12.2019
https://doi.org/10.46740/alku.573166

Abstract

References

  • [1] Panigrahi, D.P. ve Mujumdar, P.P., (2000). “Reservoir Operation Modelling with Fuzzy Logic”, Water Resources Management, 14, 89–109.
  • [2] Chang, F.J., Hu, H.F., ve Chen, Y.C., (2001). “Counter propagation fuzzy–neural network for river flow reconstruction” Hydrological Processes, 15, 219–232.
  • [3] Köse, M., Terzi, Ö., İlker, A. ve Ergin, G., (2011). “Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi İle Kızılırmak Nehri’nin Akım Tahmini”, 6th International Advanced Technologies Symposium (IATS’11), 161-165, Elazığ.
  • [4] Ertunga, C.Ö., ve Duckstein, L., (2001). “Fuzzy conceptual rainfall-runoff models”, Journal of Hydrology, 253, 41-68.
  • [5] Hundecha, Y., Bardossy, A. ve Theisen, H.W., (2001). “Development of a fuzzy logic-based rainfall-runoff model”, Hydrological Sciences, 46, 3, 363-376.
  • [6] Nayak, P.C., Sudheer, K.P. ve Ramasastri K.S. (2005). “Fuzzy computing based rainfall-runoff model for real time flood forecasting”, Hydrological Process, 19, 955-968.
  • [7] Jacquin, A.P., ve Shamseldin, A.Y., (2006). “Development of rainfall–runoff models using Takagi–Sugeno fuzzy inference systems”, Journal of Hydrology, 329, 154–173.
  • [8] Liong, S.Y., Lim, W.H., Kojiri, T., ve Hori, T., (2000). “Advance Flood forecasting for Flood stricken Bangladesh with a fuzzy reasoning method”, Hydrological Process, 14, 431-448.
  • [9] Altunkaynak, A. ve Şen, Z., (2007). “Fuzzy logic model of lake water level fluctuations in Lake Van, Turkey”, Theoretical and Applied Climatolgy, 90, 227–233.
  • [10] Kindler, J., (1992). “Rationalizing water requirements with aid of fuzzy allocation model.” Journal of Water Resources Planning Management, 118, 3, 308–323.
  • [11] Kişi, Ö., Karahan, M.E. ve Şen, Z., (2003). ”Nehirlerdeki askı maddesi miktarının bulanık mantık ile modellenmesi”, İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 2, 3, 43-54.
  • [12] Fırat, M., (2007). “Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile havza modellemesi”, Doktora Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli.
  • [13] Mitra, B., Scott, H.D, Dixon J.C. ve Mckimmey, J.M., (1998). “Application of fuzzy logic to the prediction of soil erosion in a large watershed”, Geoderma, 86, 183–209.
  • [14] Zadeh, L.A., (1965). “Fuzzy Sets”, Information and Control, 8, 338-353.
  • [15] Princeton Universitiy, (2019), “Fuzzy İnference Systems”, Departmant of Computer Siciens, http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall07/cos436/HIDDEN/Knapp/fuzzy004.htm
There are 15 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Makaleler
Authors

Nadire Üçler 0000-0001-6407-121X

Publication Date December 31, 2019
Submission Date May 31, 2019
Acceptance Date August 30, 2019
Published in Issue Year 2019

Cite

APA Üçler, N. (2019). Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi, 1(3), 110-119. https://doi.org/10.46740/alku.573166
AMA Üçler N. Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi. December 2019;1(3):110-119. doi:10.46740/alku.573166
Chicago Üçler, Nadire. “Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği”. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi 1, no. 3 (December 2019): 110-19. https://doi.org/10.46740/alku.573166.
EndNote Üçler N (December 1, 2019) Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi 1 3 110–119.
IEEE N. Üçler, “Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği”, ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi, vol. 1, no. 3, pp. 110–119, 2019, doi: 10.46740/alku.573166.
ISNAD Üçler, Nadire. “Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği”. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi 1/3 (December 2019), 110-119. https://doi.org/10.46740/alku.573166.
JAMA Üçler N. Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi. 2019;1:110–119.
MLA Üçler, Nadire. “Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği”. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi, vol. 1, no. 3, 2019, pp. 110-9, doi:10.46740/alku.573166.
Vancouver Üçler N. Akım Verilerinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Tahmini: Bendimahi Çayı Örneği. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi. 2019;1(3):110-9.