In the study, the models were developed by combining wavelet transform and gene expression programming (GEP) methods to estimate suspended sediment for the Kızılırmak River. First, the GEP models were developed by using river flow measurements for estimating sediment. Then, the flow data were decomposed into sub-series by wavelet transform and the effective sub-series on flow data were determined. The D-GEP models were developed by using the effective sub-series as inputs. When comparing the sediment measurements with the results of the developed models, it was shown that the DGEP models had better performance than GEP model
Çalışmada, Kızılırmak Nehri'nin askıda katı madde miktarını tahmin etmek için dalgacık dönüşümü (D) ve gen ifade programlama (GEP) yöntemleri birlikte kullanılarak modeller geliştirilmiştir. İlk olarak, katı madde miktarının tahmini için akarsu akım ölçümleri kullanılarak GEP modelleri geliştirilmiştir. Daha sonra, bu akım verileri dalgacık dönüşümü ile alt serileri ayrılmış ve akım verileri üzerinde etkili olan alt seriler belirlenmiştir. Belirlenen alt seriler girdi parametresi olarak kullanılarak D-GEP modelleri geliştirilmiştir. Katı madde miktarı ölçüm değerleri ile geliştirilen modeller kıyaslandığında, dalgacık dönüşümü ile elde edilen D-GEP modelinin GEP modeline göre daha iyi performans gösterdiği görülmüştür.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK BİLİMLERİ |
Authors | |
Publication Date | September 2, 2015 |
Published in Issue | Year 2015 Volume: 19 Issue: 2 |