Katı Madde Konsantrasyonunun Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Tahmin Edilmesi

Year 2009, Volume: 20 Issue: 96, 4567 - 4582, 01.01.2009

Emrah Doğan

Abstract

Su kaynakları projelerinin planlanması ve yönetilmesinde nehirdeki katı madde
konsantrasyonunun tahmini çok önemlidir. Literatürdeki birçok katı madde taşınım
denklemleri birbiriyle uyuşmamakta ve birbirlerinden farklı sonuçlar vermektedir. Ayrıca
bu denklemler detaylı akım ve sediment (katı madde) özelliklerine ihtiyaç duymaktadır. Bu
çalışmanın ana amacı bağımlı değişken (toplam katı madde konsantrasyonu) ile bağımsız
değişkenler (yatak eğimi, akım debisi, ve katı madde dane çapı) arasındaki lineer olmayan
ilişkiyi açıklayan etkili bir model kurmaktır. Olayın karmaşık olmasından dolayı bu
çalışmada bağımız değişkenler ve bağımlı değişken arasındaki lineer olmayan ilişkiyi
açıklayabilmek için esnek (soft) hesaplama yöntemlerinden yapay sinir ağları (YSA)
kullanılmıştır. Sunulan bu çalışmada 60 adet deney verisi YSA modelin oluşturulması için
kullanılmıştır. Yapay sinir ağları bazı katı madde taşınım denklemleriyle karşılaştırılmıştır.
Karşılaştırmalar sonucunda, yapay sinir ağlarının diğerlerine göre daha iyi tahminler
verdiğini gözlemlenmiştir. Yapay sinir ağlarından sonra en iyi sonucu Modifiye Edilmiş
Einstein (Einstein-Brown) denklemi vermiş olup, bu denklemle elde edilen sonuçların
yapay sinir ağları ve gözlenen değerlere uyum sağladığı görülmüştür. Graf ve Acaroglu
denklemleri ile elde edilen değerlerin ise gözlenen değerle uyum sağlamadığı bulunmuştur.

Keywords

Katı madde konsantrasyonu, esnek hesaplama yöntemleri, yapay sinir ağları.