Araştırma Makalesi

Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi

Sayı: 24 15 Nisan 2021
PDF İndir
EN TR

Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi

Öz

Bu çalışmada, Samsun Mert Irmağı Havzası’nda, hâlihazır haritalardan temin edilmiş yatay ve düşey koordinat bilgilerinin yer aldığı noktalardan yükseklik değerleri, M5 model ağacı (M5-tree) ve çok değişkenli uyarlamalı regresyon eğrileri (MARS) sezgisel regresyon yöntemleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Sonuçlar Tek ve Çok Değişkenli Regresyon (TDR-ÇDR) yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Çalışmada 3 farklı giriş senaryosu incelenmiştir. Bunlar: X yönündeki koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini (i); Y yönündeki koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini (ii); X ve Y koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini şeklindedir (iii). Karşılaştırma kriterleri olarak determinasyon katsayısı (R2), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH) kullanılmıştır. Modelleme sonuçları incelendiğinde; (1) M5-tree regresyon yönteminin en iyi sonucu verdiği, (2) MARS yöntemi ÇDR ve TDR yöntemlerine göre daha iyi olduğu, (3) En kötü sonuç TDR yöntemi kullanılarak yapılan doğrusal regresyon modellemesinde tespit edilmiştir. (4) Özellikle, M5-tree sezgisel regresyon yönteminin yükseklik modellemesinde oldukça başarılı bir metot olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abolfathi, S., Yeganeh-Bakhtiary, A., Hamze-Ziabari, S. M., & Borzooei, S. (2016). Wave runup prediction using M5′ model tree algorithm. Ocean Engineering, 112, 76–81. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.12.016
  2. Adamowski, J., Chan, H. F., Prasher, S. O., & Sharda, V. N. (2012). Comparison of multivariate adaptive regression splines with coupled wavelet transform artificial neural networks for runoff forecasting in Himalayan micro-watersheds with limited data. Journal of Hydroinformatics, 14(3), 731–744. https://doi.org/10.2166/hydro.2011.044
  3. Akçın, H., Kutoğlu, H. Ş., & Terlemezoğlu, B. (2005). Deni̇z Di̇bi̇ Topoğrafyasının Yapay Si̇ni̇r Ağlarıyla Modellenmesi̇ (pp. 1–8). Ankara: TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı.
  4. Bhattacharya, B., & Solomatine, D. P. (2005). Neural networks and M5 model trees in modelling water level-discharge relationship. Neurocomputing, 63(SPEC. ISS.), 381–396. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2004.04.016
  5. De Andrés, J., Lorca, P., De Cos Juez, F. J., & Sánchez-Lasheras, F. (2011). Bankruptcy forecasting: A hybrid approach using fuzzy c-means clustering and multivariate adaptive regression splines (MARS). Expert Systems with Applications, 38(3), 1866–1875. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.117
  6. Demir, V., & Ülke, A. (2020). Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Yükseklik Modellemesi (Samsun -Mert Irmağı Havzası Örneği ) Height Modeling with Artificial Neural Networks ( Samsun-Mert River Basin). Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6(1), 54–61. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.30855/gmbd.2020.01.05
  7. Demir V, Bilge H, & Bektaş S. (2017) Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Sayısal Yükseklik Modellemesi, IX. Ulusal Hidroloji Kongresi 04 – 06 Ekim 2017 Diyarbakır/Türkiye (Özet Bildiri)
  8. Demir V, Çıtakoğlu H, Geyikli M. S., & Kuyucu H. (2017). Estimation of Digital Elevation Model by Artificial Intelligence Methods. 1 st International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 257, November 2-4 Tokat/Türkiye (Özet Bildiri)

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

15 Nisan 2021

Gönderilme Tarihi

14 Nisan 2021

Kabul Tarihi

15 Nisan 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Sayı: 24

Kaynak Göster

APA
Demir, V., & Çubukçu, E. A. (2021). Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 24, 484-488. https://doi.org/10.31590/ejosat.916012
AMA
1.Demir V, Çubukçu EA. Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi. EJOSAT. 2021;(24):484-488. doi:10.31590/ejosat.916012
Chicago
Demir, Vahdettin, ve Esra Aslı Çubukçu. 2021. “Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 24: 484-88. https://doi.org/10.31590/ejosat.916012.
EndNote
Demir V, Çubukçu EA (01 Nisan 2021) Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 24 484–488.
IEEE
[1]V. Demir ve E. A. Çubukçu, “Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi”, EJOSAT, sy 24, ss. 484–488, Nis. 2021, doi: 10.31590/ejosat.916012.
ISNAD
Demir, Vahdettin - Çubukçu, Esra Aslı. “Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 24 (01 Nisan 2021): 484-488. https://doi.org/10.31590/ejosat.916012.
JAMA
1.Demir V, Çubukçu EA. Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi. EJOSAT. 2021;:484–488.
MLA
Demir, Vahdettin, ve Esra Aslı Çubukçu. “Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 24, Nisan 2021, ss. 484-8, doi:10.31590/ejosat.916012.
Vancouver
1.Vahdettin Demir, Esra Aslı Çubukçu. Sezgisel Regresyon Teknikleri ile Sayısal Yükseklik Modellenmesi. EJOSAT. 01 Nisan 2021;(24):484-8. doi:10.31590/ejosat.916012

Cited By