Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Year 2016, Volume: 7 Issue: 2, 309 - 318, 01.12.2016

Veysel Gümüş Oğuz Şimşek N. Göksu Soydan M. Sami Aköz Kasım Yenigün

Abstract

Buharlaşma, hidrolojik ve meteorolojik çalışmalarda önemli bir parametre olarak karşımıza çıkmakta ve
buharlaşma tahmininin doğru yapılması ise su kaynaklarının geliştirilmesi, kontrol edilmesi ve yönetimi gibi
çeşitli amaçlar için önem arz etmektedir. Son yıllarda, yapay zeka yöntemleri kullanan araştırmacılar
arasında, hidroloji ve su kaynakları yönetimi konusu giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada,
aylık ortalama buharlaşma tahminini elde etmek için Yapay Sinir Ağı (YSA), Bulanık Mantık Yapay Sinir Ağı
(ANFIS) ve Gen Ekspresyon Programlama (GEP) yöntemleri kullanılmıştır. Aylık ortalama sıcaklık (Co), nem
(%), rüzgar hızı (m/s), basınç (hPa), güneşlenme şiddeti (cal / cm2) ve güneşlenme süresi (saat) iklimsel
verileri kullanılarak, Adana istasyonundaki aylık ortalama buharlaşma tahmin edilmiştir. Farklı girdi
parametreleri kombinasyonları oluşturularak, YSA, ANFIS ve GEP metotları kullanılarak elde edilen sonuçlar
karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde, kullanılan tüm metotların buharlaşma tahmininin kabul
edilebilir derecede başarılı olduğu ancak ANFIS metodunda 6 girdili kombinasyonun, oluşturulan tüm
modeller içerisinde en başarılı sonucu verdiği belirlenmiştir.

Keywords

Adana istasyonu, ANFIS, Buharlaşma tahmini, GEP, YSA

Estimation of Monthly Pan Evaporation Using Different Artificial Intelligence Methods in Adana Station

Abstract

Evaporation is a primary process of water and heat
loss for most of lakes and therefore a main component
in both their energy and water budgets. Accurate
estimation of evaporation is necessary for water and
energy budget studies, water quality surveys, water
management and planning of hydraulic
constructions.
Evaporation is emerging as an important parameter
in hydrological and meteorological studies and also
it is important to estimate evaporation correctly for
the development, controlling and management of the
water resources. In recent years, artificial
intelligence methods are becoming more popular
among the researchers in hydrology and water
resources management. In this study, Artificial
Neural Network (ANN), Adaptive
Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) and
Gene Expressing Programming (GEP) were used to
obtain the estimated monthly average evaporation.
Using climatic data of monthly average temperature
(oC), humidity (%) wind speed (m/s), pressure (hPa),
solar radiation (cal / cm2) and sunshine duration
(hours), the average monthly pan evaporation in
Adana station was estimated. Creating different
combinations of input parameters the results
obtained from ANN, ANFIS and GEP were compared.
According to the result obtained from different
methods, all methods were found to be successful in
estimating the evaporation but ANFIS method with 6
input combination is determined to be most successful
in all models created.

Keywords

Adana Station, Estimation of Evapotranspiration, ANN, ANFIS, GEP