Destek Vektör Makineleri ve M5 Karar Ağacı Yöntemleri Kullanılarak Yağış Akış İlişkisinin Tahmini
Öz
Havza yönetimi ve afetlerin engellenmesi, su kaynaklarının daha verimli kullanılması ve su yapılarının inşasının planlaması amacı ile yağış ve akış verilerinin tahmini büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada Amerika Birleşik Devletleri Waltham Massachusetts'de yer alan Stony Brook rezervuarını besleyen Stony Brook nehrindeki 731 günlük yağış, akış ve sıcaklık bilgilerini içeren veriler kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Bu veriler Destek Vektör Makineleri (SVM) ve M5 Karar Ağacı (M5T) yöntemlerinde girdi olarak kullanılmış ve yağış akış ilişkişi tahmin edilmiştir. Her iki yöntemle elde edilen sonuçlar gerçek ölçüm sonuçları ile karşılaştırılmaları yapılmıştır. Bunun sonucunda M5 Karar Ağacı (M5T) modellerinin akış tahmininde daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür.
Anahtar Kelimeler
References
- Antonanzas, J., Urraca, R., Martinez-de-Pison, F. J., Antonanzas-Torres, F. (2015). Solar irradiation mapping with exogenous data from support vector regression machines estimations. Energy conversion and management, 100, 380-390.
- Asefa, T., Kemblowski, M., Lall, U., Urroz, G. (2005). Support vector machines for nonlinear state space reconstruction: Application to the Great Salt Lake time series. Water resources research, 41(12).
- Bhattacharya, B., Solomatine, D. P. (2005). Neural networks and M5 model trees in modelling water level–discharge relationship. Neurocomputing, 63, 381-396.
- Bray, M., Han, D. (2004). Identification of support vector machines for runoff modelling. Journal of Hydroinformatics, 6(4), 265-280.
- Chen, H., Guo, J., Xiong, W., Guo, S., Xu, C. Y. (2010). Downscaling GCMs using the Smooth Support Vector Machine method to predict daily precipitation in the Hanjiang Basin. Advances in Atmospheric Sciences, 27(2), 274-284.
- Cortes, C., Vapnik, V. (1995). Machine learning. Support vector networks, 20, 273-297.
- Demirci M., Baltaci A. (2013), Prediction of suspended sediment in river using fuzzy logic and multilinear regression approaches. Neural Computing and Applications, 23(1), 145-151.
- Demirci M., Unes F., Saydemir S. (2015a), Suspended sediment estimation using an artificial intelligence approach. Sediment Matters, Springer, 83-95.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Authors
Mustafa Demirci
0000-0002-3249-2586
Türkiye
Publication Date
September 29, 2019
Submission Date
February 11, 2019
Acceptance Date
April 1, 2019
Published in Issue
Year 2019 Volume: 10 Number: 3
Cited By
Model-Ağacı Yaklaşımını Kullanarak Türkiye’de HELIOSAT Tabanlı Güneş Radyasyonunun Modellenmesi
Geomatik
https://doi.org/10.29128/geomatik.1137687Machine Learning Based Segmentation of Shoreline Using Mean-Shift, Random Forest and Support Vector Machine
Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1190597Deep-learning GIS hybrid approach in precipitation modeling based on spatio-temporal variables in the coastal zone of Turkey
Climate Research
https://doi.org/10.3354/cr01612Potential of kernel and tree-based machine-learning models for estimating missing data of rainfall
Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics
https://doi.org/10.1080/19942060.2020.1803971Finansal Tablolarda Hile Riskinin Tespit Edilmesinde Veri Madenciliği Yöntemlerinin Kullanılmasına Yönelik Bir Araştırma
Journal of Yaşar University
https://doi.org/10.19168/jyasar.956623Bilecik Merkez Bölgesindeki Mermer Ocaklarının Arazi Değişimi ve Arazi Örtüsü Değişiminin Destek Vektör Makine Yöntemi İle Belirlenmesi
Black Sea Journal of Engineering and Science
https://doi.org/10.34248/bsengineering.1246273Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Polisomnografi Sinyallerinden Uyku Evrelerinin Sınıflandırılması
Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.31466/kfbd.1246482KENT ÖLÇEĞİNDE TAŞINMAZ DEĞER DEĞİŞİMİNİN MAKİNE ÖĞRENİM ALGORİTMALARI YARDIMIYLA ANALİZİ
Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi
https://doi.org/10.51765/tayod.1275671Rainfall Classification Using Machine Learning Algorithms on Data Mining Platforms
IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering
https://doi.org/10.1109/ICJECE.2025.3558882Sentiment Analysis on Youtube Comments Using Machine Learning and Deep Learning with PCA- and LDA-Based Feature Selection
International Journal of Information Technology
https://doi.org/10.1007/s41870-025-02938-7