The sediment transport processes of streams have
been the subject of research for many years. Sediment amount carried by a river is strongly correlated with the
river’s flow rate and sediment concentration. This study aims to represent this
correlation and to estimate the sediment amount using four different modelling
techniques: MLR, PLS, SVM, and ANN. Records
of river flow, sediment concentration and sediment amount obtained from the
Göksu River, located in the
Eastern Mediterranean region of Turkey, are used
as input data in the models. The aim of is this study is to evaluate the
effectiveness of ANN modelling in the estimation of sediment amount carried by
river flow. Fifty percent of the data are used
as training set to develop the models. The other half of the data is used for
verification set. The performance of the four models is evaluated by
determination coefficient of prediction set (r2pred). The
results indicate that ANN is the most effective method (r2pred
= 0.94), followed by SVM (r2pred = 0.72). MLR and PLS
methods are the least effective techniques (r2pred =
0.67) for estimating sediment amount in the Göksu River. Therefore, ANN
approach is further studied to propose the best configuration for the
prediction of river sediment amount.
Nehirlerdeki sediment taşınım süreçleri uzun
yıllardır önemli bir araştırma konusu olmuştur. Nehirlerde taşınan sediment
miktarı, nehrin akımı ve sediment konsantrasyonu ile güçlü bir ilişki
içerisindedir. Bu çalışma, bu ilişkiyi göstermeyi ve dört farklı modelleme
tekniği olan MLR, PLS, SVM ve ANN
metotlarını kullanarak sediment miktarını hesaplamayı amaçlamaktadır.
Türkiye’nin Doğu Akdeniz bölgesinde yer alan Göksu Nehri’ne ait akım, sediment
konsantrasyonu ve sediment miktarı modellerde girdi verisi olarak
kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı, nehir akımıyla taşınan sediment miktarının
tahmin edilmesinde ANN modelleme tekniğinin etkisini değerlendirmektir.
Verilerin yüzde ellisi modelin geliştirilmesi için öğrenme seti olarak, kalan
veriler ise modelin validasyonu için
test seti olarak kullanılmıştır. Test setinin belirleme katsayısı (r2pred) dikkate alınarak dört
modelin performansı değerlendirilmiştir. Sonuçlar ANN’nin en etkili yöntem
olduğunu (r2pred = 0.94) ve onu SVM’nin takip ettiğini (r2pred=0.72)
göstermektedir. MLR ve PLS ise Göksu Nehri’ndeki sediment miktarının
belirlenmesinde en az etkili yöntemlerdir
(r2pred = 0.67). Bu nedenle, nehirdeki sediment
miktarını tahmin etmek için en etkili yöntem, ANN’nin farklı konfigürasyonları çalışılarak
araştırılmıştır.
Subjects | Engineering |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 12, 2016 |
Submission Date | July 22, 2016 |
Acceptance Date | November 17, 2016 |
Published in Issue | Year 2016 Volume: 21 Issue: 2 |
Announcements:
30.03.2021-Beginning with our April 2021 (26/1) issue, in accordance with the new criteria of TR-Dizin, the Declaration of Conflict of Interest and the Declaration of Author Contribution forms fulfilled and signed by all authors are required as well as the Copyright form during the initial submission of the manuscript. Furthermore two new sections, i.e. ‘Conflict of Interest’ and ‘Author Contribution’, should be added to the manuscript. Links of those forms that should be submitted with the initial manuscript can be found in our 'Author Guidelines' and 'Submission Procedure' pages. The manuscript template is also updated. For articles reviewed and accepted for publication in our 2021 and ongoing issues and for articles currently under review process, those forms should also be fulfilled, signed and uploaded to the system by authors.