Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Estimation of Ending points of Cross-Shore Sandbars using Artificial Inteligence Method

Yıl 2024, Cilt: 36 Sayı: 2, 651 - 659, 30.09.2024
https://doi.org/10.35234/fumbd.1410671

Öz

Abstract: Estimation of sandbar parameters occured by cross-shore sediment transport is very important for the design of coastal structures. In this study, the experimental data utilized to estimate the distance of the ending point of cross-shore sandbars (Xs). In the experiments, 5 different average grain diameters d50=0.25, 0.32, 0.45, 0.62 and 0.80 mm and 3 different base slopes of 1/8, 1/10 and 1/15 were used. Multiple linear regression, Sequential Minimal Optimization algorithm for support vector machine Regression, Simple Membership Functions and Fuzzy Rule Generation Technique (SMRGT) and Adaptive neuro fuzzy inference system were used to estimate the ending point of cross-shore ending bars to the shoreline using input parameters as different coastal slopes, different sediment diameters, different wave periods and wave steepness. According to the model results, it was seen that the adaptive network-based fuzzy inference system model was more successful than the other three models with lower error values and higher coefficient of determination.

Kaynakça

  • Saville JT. Scale effects in two dimensional beach studies, Proc. 7th Meeting Int. Assoc. Hydraulic Res, 3, 1957.
  • Dean RG. Heuristic models of sand transport in the surf zone, First Australian Conference on Coastal Engineering, Engineering Dynamics of the Coastal Zone, Sydney, NSW: Institution of Engineers, Australia, 1973.
  • Noda EK. Equilibrium beach profile scale-model relationship, Journal of the Waterways, Harbors and Coastal Engineering Division 1972, 98(4), 511-528.
  • Gourlay, MR. Beaches: profiles, processes and permeability, Coastal Engineering, 1980, 1320-1339.
  • Sawaragi T, Ichiro D. On-offshore sediment transport rate in the surf zone, Coastal Engineering, 1980, 1194-1214.
  • Johnson JW. Scale effects in hydraulic models involving wave motion, Eos, Transactions American Geophysical Union, 1949, 30(4), 517-525.
  • Iwagaki Y, and Hideaki N. Laboratory study of scale effects in two-dimensional beach processes, Coastal Engineering Proceedings, 1962, 8, 14-14.
  • Nayak IV. Equilibrium profiles of model beaches, Coastal Engineering, 1970, 1321-1340.
  • Hattori M, Ryoichi K. Onshore-offshore transport and beach profile change, Coastal Engineering 1980, 1175-1193.
  • Sunamura T, and Kiyoshi H. Two dimensional beach transformation due to waves, Coastal Engineering, 1974, 920-938.
  • Larson M, Kraus NC, Byrnes MR. Numerical model for simulating storm-induced beach change, Technical Report US Army Corps of Engineers, 1989.
  • Watanabe A, Yoshihiko R, Kiyoshi H. Beach profiles and on-offshore sediment transport, Coastal Engineering 1980, 1106-1121.
  • Larson M. Model of beach profile change under random waves, Journal of waterway, port, coastal, and ocean engineering, 1996, 122(4), 172-181.
  • Hsu TW. Geometric characteristics of storm-beach profiles caused by inclined waves, Ocean Engineering, 1998, 25(1), 69-84.
  • Ruessink BG, Bell PS, Van Enckevort IMJ, Aarninkhof SGJ. Nearshore bar crest location quantified from time-averaged X-band radar images, Coastal Engineering, 2002, 45(1), 19-32.
  • Günaydın K, Kabdaşlı MS. Characteristics of coastal erosion geometry under regular and irregular waves, Ocean Engineering, 2003, 30(13), 1579-1593.
  • Günaydın K, Kabdaşlı MS. Investigation of offshore bar geometry under regular and irregular waves, Journal of Coastal Research, 2005, 21(2) 374-382.
  • Kömürcü Mİ, Özölçer İH, Yüksek Ö, Karasu S. Determination of bar parameters caused by cross-shore sediment movement, Ocean engineering, 2007, 34(5-6), 685-695.
  • Różyński, G. Data-driven modeling of multiple longshore bars and their interactions, Coastal Engineering, 2003, 48(3), 151-170.
  • Özölçer İH. An experimental study on geometric characteristics of beach erosion profiles Ocean Engineering, 2008, 35(1), 17-27.
  • Demirci M, Aköz MS. An investigation on the formation of submerged bar under surges in sandy coastal region, China Ocean Engineering,2012, 26, 535-546.
  • Üneş F, Joksimovic D, Kisi O. Plunging flow depth estimation in a stratified dam reservoir using neuro-fuzzy technique, Water resources management, 2015, 29, 3055-3077.
  • Kaya YZ, Mamak M, Unes F. Evapotranspiration prediction using M5T data mining method, International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 2016, 3(12), 236973.
  • Pham QB, Mohammadi B, Moazenzadeh R, Heddam S, Zolá RP, Sankaran A, Anh DT. Prediction of lake water-level fluctuations using adaptive neuro-fuzzy inference system hybridized with metaheuristic optimization algorithms, Applied water science, 2023, 13(1), 13.
  • Unes F, Yildirim S, Cigizoglu H, Coskun H. Estimation of dam reservoir volume fluctuations using artificial neural network and support vector regression. Journal of Engineering Research, 2013, 1(3), 53-74.
  • Ghafari H, Hadi AK. Simulation of daily suspended sediment of Roud-Zard River using different machine learning techniques, Agricultural Engineering, 2023, 46(1), 101-119.
  • Üneş F, Demirci M, Mertcan Z, Taşar B, Varçin H, Kaya YZ. Determination of groundwater level fluctuations by artificial neural networks, Natural and Engineering Sciences, 3(3), 35-42.
  • Roy DK, Sarkar TK, Biswas SK, Datta B. Generalized daily reference evapotranspiration models based on a hybrid optimization algorithm tuned fuzzy tree approach, Water Resources Management, 2023, 37(1), 193-218.
  • Üneş F, Demirci M, Zelenakova M, Çalışıcı M, Taşar B, Vranay F, Kaya YZ. River flow estimation using artificial intelligence and fuzzy techniques, Water, 2020, 12(9), 2427.
  • Üneş F, Demirci M. Generalized regression neural networks for reservoir level modeling, International Journal of Advanced Computational Engineering and Networking, 2015, 3, 81-84.
  • Demirci M, Unes F, Kaya YZ, Mamak M, Tasar B, & Ispir E. Estimation of groundwater level using artificial neural networks: a case study of Hatay-Turkey, 10th International Conference Environmental Engineering, 2017.
  • Taşar B, Unes F, Demirci M, Kaya YZ. Yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak buharlaşma miktarı tahmini, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2018, 9(1), 543-551.
  • Üneş F, Doğan S, Taşar B, Kaya YZ, Demirci M. The evaluation and comparison of daily reference evapotranspiration with ANN and empirical methods, Natural and Engineering Sciences, 2018, 3(3), 54-64.
  • Dayan F, Demirci M, Üneş F, Taşar B. Nehirlerdeki katı madde miktarının Bulanık SMGRT yöntemi ile tahmini, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2021, 24(4), 294-307.
  • Er EE, Unes F, Taşar B. Estimating Dam Reservoir Level Change of Istanbul Alibey Dam with The Fuzzy SMRGT Method, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2022, 5(Özel Sayı), 80-95.
  • Saplioğlu K, Acar R. K-means kümeleme algoritması kullanılarak oluşturulan yapay zeka modelleri ile sediment taşınımının tespiti, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2020, 9(1), 306-322.
  • Demirci M. Kıyıya Dik Profil Değişimlerinin Deneysel İncelenmesi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2006.
  • Zadeh LA. Fuzzy sets. Information and control, 1965, 8(3), 338-353.
  • Toprak ZF, Toprak A, Aykaç Z. Bulanık SMRGT yönteminin pratik uygulamaları, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2017, 8(1), 123-132.
  • Jang JS, Sun CT. Functional equivalence between radial basis function networks and fuzzy inference systems, IEEE transactions on Neural Networks, 1993, 4(1), 156-159.
  • Kocabaş H, Üneş F, Taşar B, Cansiz ÖF. Türkiye Karayollarındaki Karbondioksit Emisyonunun Yapay Zekâ Yöntemleri ile Tahmini, Türkiye Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, 2023, 4(2), 82-101.
  • Smola AJ, Schölkopf B. A tutorial on support vector regression, Statistics and computing, 2004, 14, 199-222.
  • Shevade SK, Keerthi SS, Bhattacharyya C, Murthy KRK. Improvements to the SMO algorithm for SVM regression, IEEE transactions on neural networks, 2000, 11(5), 1188-1193.

Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini

Yıl 2024, Cilt: 36 Sayı: 2, 651 - 659, 30.09.2024
https://doi.org/10.35234/fumbd.1410671

Öz

Kıyıya dik katı madde sonucu oluşan kumbar parametrelerinin tahmini, kıyı yapılarının tasarımı için oldukça önemlidir. Bu çalışmada, kıyıya dik kum barlarının bitiş noktasının kıyı çizgisine olan mesafesi (Xs) tahmini için deneysel veriler kullanılmıştır. Deneylerde 5 farklı ortalama tane çapı d50=0,25, 0,32, 0,45, 0,62 ve 0,80 mm ve 1/8, 1/10 ve 1/15 olmak üzere 3 farklı taban eğimi kullanılmıştır. Bar bitiş noktasının kıyı çizgisine olan mesafesinin tahmini için farklı kıyı eğimleri, farklı tane çaplarındaki kıyı malzemeleri, farklı dalga periyodu ve dalga dikliği girdi parametresi olarak kullanılarak çoklu doğrusal regresyon, destek vektör regresyonu, basit üyelik fonksiyonları ve bulanık kural oluşturma tekniği (Simple Membership Functions and Fuzzy Rule Generation Technique–SMRGT) ve uyarlamalı ağ tabanlı sistemi yöntemleri ile modeller oluşturulmuştur. Model sonuçlarına göre uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi modelinin diğer iki modele göre daha düşük hata değerleri verdiği ve determinasyon katsayısına göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Kaynakça

  • Saville JT. Scale effects in two dimensional beach studies, Proc. 7th Meeting Int. Assoc. Hydraulic Res, 3, 1957.
  • Dean RG. Heuristic models of sand transport in the surf zone, First Australian Conference on Coastal Engineering, Engineering Dynamics of the Coastal Zone, Sydney, NSW: Institution of Engineers, Australia, 1973.
  • Noda EK. Equilibrium beach profile scale-model relationship, Journal of the Waterways, Harbors and Coastal Engineering Division 1972, 98(4), 511-528.
  • Gourlay, MR. Beaches: profiles, processes and permeability, Coastal Engineering, 1980, 1320-1339.
  • Sawaragi T, Ichiro D. On-offshore sediment transport rate in the surf zone, Coastal Engineering, 1980, 1194-1214.
  • Johnson JW. Scale effects in hydraulic models involving wave motion, Eos, Transactions American Geophysical Union, 1949, 30(4), 517-525.
  • Iwagaki Y, and Hideaki N. Laboratory study of scale effects in two-dimensional beach processes, Coastal Engineering Proceedings, 1962, 8, 14-14.
  • Nayak IV. Equilibrium profiles of model beaches, Coastal Engineering, 1970, 1321-1340.
  • Hattori M, Ryoichi K. Onshore-offshore transport and beach profile change, Coastal Engineering 1980, 1175-1193.
  • Sunamura T, and Kiyoshi H. Two dimensional beach transformation due to waves, Coastal Engineering, 1974, 920-938.
  • Larson M, Kraus NC, Byrnes MR. Numerical model for simulating storm-induced beach change, Technical Report US Army Corps of Engineers, 1989.
  • Watanabe A, Yoshihiko R, Kiyoshi H. Beach profiles and on-offshore sediment transport, Coastal Engineering 1980, 1106-1121.
  • Larson M. Model of beach profile change under random waves, Journal of waterway, port, coastal, and ocean engineering, 1996, 122(4), 172-181.
  • Hsu TW. Geometric characteristics of storm-beach profiles caused by inclined waves, Ocean Engineering, 1998, 25(1), 69-84.
  • Ruessink BG, Bell PS, Van Enckevort IMJ, Aarninkhof SGJ. Nearshore bar crest location quantified from time-averaged X-band radar images, Coastal Engineering, 2002, 45(1), 19-32.
  • Günaydın K, Kabdaşlı MS. Characteristics of coastal erosion geometry under regular and irregular waves, Ocean Engineering, 2003, 30(13), 1579-1593.
  • Günaydın K, Kabdaşlı MS. Investigation of offshore bar geometry under regular and irregular waves, Journal of Coastal Research, 2005, 21(2) 374-382.
  • Kömürcü Mİ, Özölçer İH, Yüksek Ö, Karasu S. Determination of bar parameters caused by cross-shore sediment movement, Ocean engineering, 2007, 34(5-6), 685-695.
  • Różyński, G. Data-driven modeling of multiple longshore bars and their interactions, Coastal Engineering, 2003, 48(3), 151-170.
  • Özölçer İH. An experimental study on geometric characteristics of beach erosion profiles Ocean Engineering, 2008, 35(1), 17-27.
  • Demirci M, Aköz MS. An investigation on the formation of submerged bar under surges in sandy coastal region, China Ocean Engineering,2012, 26, 535-546.
  • Üneş F, Joksimovic D, Kisi O. Plunging flow depth estimation in a stratified dam reservoir using neuro-fuzzy technique, Water resources management, 2015, 29, 3055-3077.
  • Kaya YZ, Mamak M, Unes F. Evapotranspiration prediction using M5T data mining method, International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 2016, 3(12), 236973.
  • Pham QB, Mohammadi B, Moazenzadeh R, Heddam S, Zolá RP, Sankaran A, Anh DT. Prediction of lake water-level fluctuations using adaptive neuro-fuzzy inference system hybridized with metaheuristic optimization algorithms, Applied water science, 2023, 13(1), 13.
  • Unes F, Yildirim S, Cigizoglu H, Coskun H. Estimation of dam reservoir volume fluctuations using artificial neural network and support vector regression. Journal of Engineering Research, 2013, 1(3), 53-74.
  • Ghafari H, Hadi AK. Simulation of daily suspended sediment of Roud-Zard River using different machine learning techniques, Agricultural Engineering, 2023, 46(1), 101-119.
  • Üneş F, Demirci M, Mertcan Z, Taşar B, Varçin H, Kaya YZ. Determination of groundwater level fluctuations by artificial neural networks, Natural and Engineering Sciences, 3(3), 35-42.
  • Roy DK, Sarkar TK, Biswas SK, Datta B. Generalized daily reference evapotranspiration models based on a hybrid optimization algorithm tuned fuzzy tree approach, Water Resources Management, 2023, 37(1), 193-218.
  • Üneş F, Demirci M, Zelenakova M, Çalışıcı M, Taşar B, Vranay F, Kaya YZ. River flow estimation using artificial intelligence and fuzzy techniques, Water, 2020, 12(9), 2427.
  • Üneş F, Demirci M. Generalized regression neural networks for reservoir level modeling, International Journal of Advanced Computational Engineering and Networking, 2015, 3, 81-84.
  • Demirci M, Unes F, Kaya YZ, Mamak M, Tasar B, & Ispir E. Estimation of groundwater level using artificial neural networks: a case study of Hatay-Turkey, 10th International Conference Environmental Engineering, 2017.
  • Taşar B, Unes F, Demirci M, Kaya YZ. Yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak buharlaşma miktarı tahmini, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2018, 9(1), 543-551.
  • Üneş F, Doğan S, Taşar B, Kaya YZ, Demirci M. The evaluation and comparison of daily reference evapotranspiration with ANN and empirical methods, Natural and Engineering Sciences, 2018, 3(3), 54-64.
  • Dayan F, Demirci M, Üneş F, Taşar B. Nehirlerdeki katı madde miktarının Bulanık SMGRT yöntemi ile tahmini, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2021, 24(4), 294-307.
  • Er EE, Unes F, Taşar B. Estimating Dam Reservoir Level Change of Istanbul Alibey Dam with The Fuzzy SMRGT Method, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2022, 5(Özel Sayı), 80-95.
  • Saplioğlu K, Acar R. K-means kümeleme algoritması kullanılarak oluşturulan yapay zeka modelleri ile sediment taşınımının tespiti, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2020, 9(1), 306-322.
  • Demirci M. Kıyıya Dik Profil Değişimlerinin Deneysel İncelenmesi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2006.
  • Zadeh LA. Fuzzy sets. Information and control, 1965, 8(3), 338-353.
  • Toprak ZF, Toprak A, Aykaç Z. Bulanık SMRGT yönteminin pratik uygulamaları, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2017, 8(1), 123-132.
  • Jang JS, Sun CT. Functional equivalence between radial basis function networks and fuzzy inference systems, IEEE transactions on Neural Networks, 1993, 4(1), 156-159.
  • Kocabaş H, Üneş F, Taşar B, Cansiz ÖF. Türkiye Karayollarındaki Karbondioksit Emisyonunun Yapay Zekâ Yöntemleri ile Tahmini, Türkiye Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, 2023, 4(2), 82-101.
  • Smola AJ, Schölkopf B. A tutorial on support vector regression, Statistics and computing, 2004, 14, 199-222.
  • Shevade SK, Keerthi SS, Bhattacharyya C, Murthy KRK. Improvements to the SMO algorithm for SVM regression, IEEE transactions on neural networks, 2000, 11(5), 1188-1193.
Toplam 43 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Su Kaynakları Mühendisliği, Su Kaynakları ve Su Yapıları
Bölüm MBD
Yazarlar

Mert Sabancıoğlu 0009-0007-5617-4076

Fatih Üneş 0000-0001-5751-6970

Mustafa Demirci 0000-0002-3249-2586

Bestami Taşar 0000-0003-4842-3937

Yunus Ziya Kaya 0000-0002-4357-9177

Yayımlanma Tarihi 30 Eylül 2024
Gönderilme Tarihi 27 Aralık 2023
Kabul Tarihi 10 Temmuz 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 36 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Sabancıoğlu, M., Üneş, F., Demirci, M., Taşar, B., vd. (2024). Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 36(2), 651-659. https://doi.org/10.35234/fumbd.1410671
AMA Sabancıoğlu M, Üneş F, Demirci M, Taşar B, Kaya YZ. Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Eylül 2024;36(2):651-659. doi:10.35234/fumbd.1410671
Chicago Sabancıoğlu, Mert, Fatih Üneş, Mustafa Demirci, Bestami Taşar, ve Yunus Ziya Kaya. “Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 36, sy. 2 (Eylül 2024): 651-59. https://doi.org/10.35234/fumbd.1410671.
EndNote Sabancıoğlu M, Üneş F, Demirci M, Taşar B, Kaya YZ (01 Eylül 2024) Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 36 2 651–659.
IEEE M. Sabancıoğlu, F. Üneş, M. Demirci, B. Taşar, ve Y. Z. Kaya, “Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 36, sy. 2, ss. 651–659, 2024, doi: 10.35234/fumbd.1410671.
ISNAD Sabancıoğlu, Mert vd. “Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 36/2 (Eylül 2024), 651-659. https://doi.org/10.35234/fumbd.1410671.
JAMA Sabancıoğlu M, Üneş F, Demirci M, Taşar B, Kaya YZ. Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2024;36:651–659.
MLA Sabancıoğlu, Mert vd. “Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 36, sy. 2, 2024, ss. 651-9, doi:10.35234/fumbd.1410671.
Vancouver Sabancıoğlu M, Üneş F, Demirci M, Taşar B, Kaya YZ. Kıyıya Dik Kum Barlarının Bitiş Noktasının Yapay Zeka Yöntemleriyle Tahmini. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2024;36(2):651-9.