Research Article

Destek Vektör Makineleri ve M5 Karar Ağacı Yöntemleri Kullanılarak Yağış Akış İlişkisinin Tahmini

Volume: 10 Number: 3 September 29, 2019

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

  1. 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.
  2. 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).
  3. Bhattacharya, B., Solomatine, D. P. (2005). Neural networks and M5 model trees in modelling water level–discharge relationship. Neurocomputing, 63, 381-396.
  4. Bray, M., Han, D. (2004). Identification of support vector machines for runoff modelling. Journal of Hydroinformatics, 6(4), 265-280.
  5. 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.
  6. Cortes, C., Vapnik, V. (1995). Machine learning. Support vector networks, 20, 273-297.
  7. 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.
  8. 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

Publication Date

September 29, 2019

Submission Date

February 11, 2019

Acceptance Date

April 1, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 10 Number: 3

IEEE
[1]M. Demirci, “Destek Vektör Makineleri ve M5 Karar Ağacı Yöntemleri Kullanılarak Yağış Akış İlişkisinin Tahmini”, DUJE, vol. 10, no. 3, pp. 1113–1124, Sept. 2019, doi: 10.24012/dumf.525658.

Cited By