Modelling of Rainfall-Runoff Relation with Artificial Neural Network Methods for Lower Seyhan Plain Sub-Basin and Assessment in Point of Rainy-Droughty Terms
Öz
Recently, using artificial intelligence techniques for modelling of rainfall-runoff relation is a very common application. In this study, modelling of rainfall-runoff relation for Lower Seyhan Plain Sub-Basin was applied with using existed flow data of certain Flow Observation Stations (FOS) in this basin and rainfall data of Çatalan, Karaisalı Rainfall Observation Stations (ROS). Different artificial neural network methods as Feed Forward Back Propagation Neural Networks (FFBPNN) and Generalized Regression Neural Networks (GRNN) were used. Obtained results were compared with Multiple Non-Linear Regression (MNLR) results. In this context, also analysing by using the Standardized Precipitation Index (SPI) method, estimation model has been tested.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. ġahin, M., 2007. Karadeniz Bölgesindeki YağıĢ-AkıĢ ĠliĢkisinin Farklı Yapay Sinir Ağları Metotlarıyla Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, ĠTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul.
- 2. GümüĢ, V., KavĢut, M.E., Yenigün, K., 2010. YağıĢ-AkıĢ ĠliĢkisinin Modellenmesinde Orta Fırat Havzası Uygulaması, 2. Su Yapıları Sempozyumu, 14-16 Ekim, Diyarbakır.
- 3. Sattari, M.T., Yürekli, K., Ünlükara, A., 2011. Karaman Ġlinde Yapay Sinir Ağları YaklaĢımı Kullanılarak Kuraklığın Tahmini, Tarım Bilimleri AraĢtırma Dergisi, Vol:4, No:1, pp:07-13.
- 4. Turhan, E., 2012. Seyhan Havzası’nın YağıĢ-AkıĢ ĠliĢkisinin Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
- 5. GümüĢ, V., Soydan, N.G., ġimĢek, O., Aköz, M.S., Kırkgöz, M.S., 2013. YağıĢ-AkıĢ ĠliĢkisinin Belirlenmesinde Farklı Yapay Sinir Ağı Yöntemlerinin KarĢılaĢtırılması, Ç.Ü. Müh.-Mim. Fak. Dergisi, Vol:28, No:1, 37-49.
- 6. Seyran, Z., 2009. AĢağı Seyhan Ovasının GeçmiĢten Günümüze Arazi Kullanımındaki DeğiĢiminin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
- 7. Yeler, O., ġatır, O., Berberoğlu, S., 2014. Tarımsal Ürün Deseninin Çok Zamanlı Landsat Veri Seti Kullanılarak Obje Tabanlı Belirlenmesi: AĢağı Seyhan Ovası Örneği, 5. Uzaktan Algılama- CBS Sempozyumu (Uzal-CBS), 14-17 Ekim, Ġstanbul.
- 8. Doğru, F., 2015. Güncel Optimizasyon Yöntemleri Kullanılarak Rezidüel Gravite Anomalilerinden Parametre Kestirimi, Hacettepe Yer Bilimleri Uygulama ve AraĢtırma Merkezi Bülteni, Vol:36, No:1, 31-43.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
15 Aralık 2016
Gönderilme Tarihi
3 Mayıs 2017
Kabul Tarihi
23 Kasım 2016
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2016 Cilt: 31 Sayı: 2