Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini
Abstract
Yapay Sinir Ağları (YSA) insan beyninin geçmiş tecrübelerinden ve eğitiminden yola çıkarak karmaşık problemleri kapalı kutu şeklinde çözmeye yarayan gelişmiş bir yöntemdir. Çok fazla değişken içeren hidrolojik süreçlerin parametrik modelleri yerine YSA gibi kapalı kutu modellerin kullanımı daha kullanışlı olabilmektedir. Özellikle, akarsulardaki günlük veya aylık akım serileri su yapılarının güvenli şekilde tasarımı için önem arz eder. Bu çalışmada Bitlis Deresi’ne ait 2008-2011 yılları arası günlük akım serileri YSA yardımıyla modellenmiştir. Bu amaçla, standart ve dalgacık dönüşümlü olmak üzere iki farklı YSA modeli kullanılmıştır. Standart YSA modeli istatiksel olarak iyi sonuç vermekle birlikte yıl içindeki ekstrem pik debileri tahmin etmekte yetersiz kalmıştır. Dalgacık dönüşümlü YSA model ise ekstrem pik debilerle birlikte daha yüksek doğrulukta sonuç vermektedir. Elde edilen sonuçlara balı olarak akarsulardaki akım serilerinin tahmininde dalgacık dönüşümlü YSA modellerin oldukça başarılı olduğu ve bu gibi hidrolojik süreçlerin modellemesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Keywords
References
- Hsu, K.I., Gupta, H.V., Sorooshian, S., 1995. Artificial neural network modeling of the rainfall-runoff process. Water Resour. Res. 31, 2517–2530.
- Alizadeh, M. J., Kavianpour, M.R., Kisi, O, Nourani, V., 2017. A new approach for simulating and forecasting the rainfall-runoff process within the next two months. Journal of Hydrology 548: 588–597.
- Nourani, V., Kisi, Ö., Komasi, M., 2011. Two hybrid Artificial Intelligence approaches for modeling rainfall–runoff process. J. Hydrol. 402, 41–59.
- Adamowski, J., Chan, H.F., 2011. A wavelet neural network conjunction model for groundwater level forecasting. J. Hydrol. 407, 28–40.
- Alizadeh, M.J., Kavianpour, M.R., 2015. Development of wavelet-ANN models to predict water quality parameters in Hilo Bay, Pacific Ocean. Mar. Pollut. Bull. 98, 171–178.
- Pramanik, N., Panda, R., Singh, A., 2011. Daily river flow forecasting using wavelet ANN hybrid models. J. Hydroinformatics 13, 49–63.
- Aydın, M. C., Cömert, Z., Işık, E., Büyüksaraç, A., Ulu, A.E., 2018. Estimation of Flow Series using Discrete Wavelet Analysis and Artificial Neural Networks. 4th International Conference on Engineering and Natural Science, 2-6 May 2018, Kiev, Ukranie.
- Gemici, E., Ardıçlıoğlu M. Kocabaş F., 2013. Akarsularda debinin yapay zeka yöntemleri ile modellenmesi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 29(2): p. 135-143.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Authors
Erol Yabar
This is me
0000-0002-1158-4270
Andorra
Publication Date
June 15, 2020
Submission Date
August 22, 2019
Acceptance Date
March 20, 2020
Published in Issue
Year 2020 Volume: 9 Number: 2
Cited By
Evaluation of the success of the hybrid wavelet-based ANFIS approach in the estimation of monthly stream flows of the Bitlis River, Turkey
Water Supply
https://doi.org/10.2166/ws.2023.024Türkiye’de Açık Bankacılık, Açık Veri ve Banka Açıklığı Üzerine Değerlendirme
Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi
https://doi.org/10.56668/jefr.1253087