BibTex RIS Cite

-

Year 2007, Volume: 18 Issue: 87, 4119 - 4131, 01.04.2007

Abstract

References

  • Abtew, W., Evaporation Estimation for Lake Okeechobee in South Florida”, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 127(3), 140-147, 2001.
  • Doğan, E., Suspended Sediment Load Estimation In Lower Sakarya River By Using Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Models, Elec Lett Sci Eng., 1, 22-32, 2005.
  • Doğan, E., Sasal, M., and Isık S., Suspended Sediment Load Estimation in Lower Sakarya River by Using Soft Computational Methods, Proceeding of the International Conference on Computational and Mathematical Methods in Science and Engineering, CMMSE 2005 Alicante, Spain, June, 27-30, 395-406, 2005.
  • Govindaraju, R.S., and Rao, R. A., Artificial Neural Networks in Hydrology, Kluwer Acedemic Publishers, 93-109, 2000.
  • Sudheer, P. K., A. K. Gosain, R. D. Mohana and S. M. Saheb, Modeling Evaporation Using an Artificial Neural Network Algorithm. Hydrological Process, 16, 3189-3202, 2002.
  • Terzi, Ö., ve Keskin, E. M., Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı Kullanarak Günlük Tava Buharlaşması Tayini. İMO Teknik Dergi, 3683-3693, 2005.
  • Terzi, Ö., ve Keskin, E. M., Modelling Daily Pan Evaporation. J. Applied Sci. 5(2) 368-372, 2005.
  • Kişi, Ö., Yapay Sinir Ağları ile Meteorolojik Verileri Kullanarak Buharlaşmanın Modellenmesi. Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, BMYS 2005, syf. 790-797, Kasım 16-18, Kocaeli, 2005.
  • Doğan, E., ve Işık, S., Sapanca Gölü Günlük Buharlaşma miktarınm Radyal Temelli Yapay Sinir Ağı Modeli Kullanılarak Tahmin Edihnesi, Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, BMYS 2005 syf. 807-814, Kasım 16-18, Kocaeli, 2005.
  • Burman, R. and Pochop, L. 0., Evaporation, Evapotranspiration and Climatic Data, Development in Atmospheric Science, 22, Elsevier Science B. V. Amsterdam, The Netherlands, 1994.
  • Jensen, M. E., Burman, R. D., and Allen, R. G., Evapotranspiration and Irrigation Water Requirements, ASCE Manuals and Reports on Engineering Practices, 70, New York, 1990.
  • Sagiroglu, Ş., Beşdok, E., ve Erler M., Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamalar1-1 Yapay Sinir Ağları.Ufuk Kitap Kırtasiye-Yayıncılık, Kayseri, 2003.
  • Ravi Segal, M.L. Kothari, Senior Member, IEEE, and Sheknar Madnani, Radial Basis Function (RBF) Network Adaptive Power System Stabilizer, IEEE Transactions Power Systems, 15, 2, May, 2000.
  • Szczurek, A., and Maciejewska, M., Recognition of Benzene, Toluene and Xylene Using TGS Array Integrated with Linear And Non-Linear ClassiŞer, Talanta, 64, 609—617, 2004.
  • MATLAB® Documentation Neural Network Toolbox Help, Version 7.0, Release 14, The MathWorks, Inc., 2004.

Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi

Year 2007, Volume: 18 Issue: 87, 4119 - 4131, 01.04.2007

Abstract

Yapay sinir ağlarmın (YSA) hidroloji mühendisliğinde kullanımı son yıllarda artmıştır. Bu çalışmada ileri beslemeli geri yayınımlı (İBGYYSA) ve radyal temelli yapay sinir ağı (RTYSA) modeli kullanılarak Sapanca Gölü için günlük buharlaşma miktarı tahmini yapılmıştır ve Penman-Monteith (PM) modeli ile karşılaştırıhnıştır. Minimum ve maksimum sıcaklığa, rüzgâr hızma, göreceli neme, gerçek güneşlenme süresine ve maksimum güneşlenme müddetine bağlı olan günlük buharlaşma miktarınm tahmini için İBGYYSA ve RTYSA modelleri uygulanmıştır. İBGYSA, RTYSA ve PM modellerinin performansları karşılaştırıldıgında sırasıyla korelasyon katsayıları, R1: 0,651, R2= 0,716 ve R3= 0,700, ortalama mutlak hataları OMH1= %68,540, OMH2=%59,484 ve OMH3=%59,207, ortalama karesel hataları OKH1= 2,674, OKH2= 2,512 ve OKH3= 2,557 bulunmuş ve İBGYYSA yöntemi ölçülen günlük buharlaşma miktarına en yakın sonucu vermiştir

References

  • Abtew, W., Evaporation Estimation for Lake Okeechobee in South Florida”, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 127(3), 140-147, 2001.
  • Doğan, E., Suspended Sediment Load Estimation In Lower Sakarya River By Using Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Models, Elec Lett Sci Eng., 1, 22-32, 2005.
  • Doğan, E., Sasal, M., and Isık S., Suspended Sediment Load Estimation in Lower Sakarya River by Using Soft Computational Methods, Proceeding of the International Conference on Computational and Mathematical Methods in Science and Engineering, CMMSE 2005 Alicante, Spain, June, 27-30, 395-406, 2005.
  • Govindaraju, R.S., and Rao, R. A., Artificial Neural Networks in Hydrology, Kluwer Acedemic Publishers, 93-109, 2000.
  • Sudheer, P. K., A. K. Gosain, R. D. Mohana and S. M. Saheb, Modeling Evaporation Using an Artificial Neural Network Algorithm. Hydrological Process, 16, 3189-3202, 2002.
  • Terzi, Ö., ve Keskin, E. M., Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı Kullanarak Günlük Tava Buharlaşması Tayini. İMO Teknik Dergi, 3683-3693, 2005.
  • Terzi, Ö., ve Keskin, E. M., Modelling Daily Pan Evaporation. J. Applied Sci. 5(2) 368-372, 2005.
  • Kişi, Ö., Yapay Sinir Ağları ile Meteorolojik Verileri Kullanarak Buharlaşmanın Modellenmesi. Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, BMYS 2005, syf. 790-797, Kasım 16-18, Kocaeli, 2005.
  • Doğan, E., ve Işık, S., Sapanca Gölü Günlük Buharlaşma miktarınm Radyal Temelli Yapay Sinir Ağı Modeli Kullanılarak Tahmin Edihnesi, Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, BMYS 2005 syf. 807-814, Kasım 16-18, Kocaeli, 2005.
  • Burman, R. and Pochop, L. 0., Evaporation, Evapotranspiration and Climatic Data, Development in Atmospheric Science, 22, Elsevier Science B. V. Amsterdam, The Netherlands, 1994.
  • Jensen, M. E., Burman, R. D., and Allen, R. G., Evapotranspiration and Irrigation Water Requirements, ASCE Manuals and Reports on Engineering Practices, 70, New York, 1990.
  • Sagiroglu, Ş., Beşdok, E., ve Erler M., Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamalar1-1 Yapay Sinir Ağları.Ufuk Kitap Kırtasiye-Yayıncılık, Kayseri, 2003.
  • Ravi Segal, M.L. Kothari, Senior Member, IEEE, and Sheknar Madnani, Radial Basis Function (RBF) Network Adaptive Power System Stabilizer, IEEE Transactions Power Systems, 15, 2, May, 2000.
  • Szczurek, A., and Maciejewska, M., Recognition of Benzene, Toluene and Xylene Using TGS Array Integrated with Linear And Non-Linear ClassiŞer, Talanta, 64, 609—617, 2004.
  • MATLAB® Documentation Neural Network Toolbox Help, Version 7.0, Release 14, The MathWorks, Inc., 2004.
There are 15 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Emrah Doğan This is me

Sabahattin Işık This is me

Mehmet Sandalcı This is me

Publication Date April 1, 2007
Submission Date June 18, 2015
Published in Issue Year 2007 Volume: 18 Issue: 87

Cite

APA Doğan, E., Işık, S., & Sandalcı, M. (2007). Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi. Teknik Dergi, 18(87), 4119-4131.
AMA Doğan E, Işık S, Sandalcı M. Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi. Teknik Dergi. April 2007;18(87):4119-4131.
Chicago Doğan, Emrah, Sabahattin Işık, and Mehmet Sandalcı. “Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi”. Teknik Dergi 18, no. 87 (April 2007): 4119-31.
EndNote Doğan E, Işık S, Sandalcı M (April 1, 2007) Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi. Teknik Dergi 18 87 4119–4131.
IEEE E. Doğan, S. Işık, and M. Sandalcı, “Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi”, Teknik Dergi, vol. 18, no. 87, pp. 4119–4131, 2007.
ISNAD Doğan, Emrah et al. “Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi”. Teknik Dergi 18/87 (April 2007), 4119-4131.
JAMA Doğan E, Işık S, Sandalcı M. Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi. Teknik Dergi. 2007;18:4119–4131.
MLA Doğan, Emrah et al. “Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi”. Teknik Dergi, vol. 18, no. 87, 2007, pp. 4119-31.
Vancouver Doğan E, Işık S, Sandalcı M. Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi. Teknik Dergi. 2007;18(87):4119-31.