Evaporation, one of the most
important components of the hydrological cycle, is influenced by many factors.
Evaporation is a meteorological parameter that is difficult to predict due to
this complex structure. In this study, the amount of monthly evaporation was
estimated using different input combinations formed by meteorological
parameters belonging to Karaman station in Konya Closed Basin. For this
purpose, Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Regression (SVR),
Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS) methods are used. As a
result, SVR has been more successful than other methods in monthly evaporation
prediction.
Evaporation artificial neural networks support vector regression water resources
Hidrolojik çevrimin en önemli
bileşenlerinden biri olan buharlaşma pek çok faktörün etkisindedir. Buharlaşma;
bu kompleks yapısından dolayı tahmin edilmesi zor bir meteorolojik
parametredir. Bu çalışmada, Konya Kapalı Havzası’nda yer alan Karaman istasyonuna
ait meteorolojik parametreler kullanılarak oluşturulan farklı giriş
kombinasyonları ile aylık buharlaşma miktarı tahmin edilmiştir. Bu amaçla Yapay
Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Regresyonu (DVR), Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık
Çıkarım Sistemi (ANFIS) metotları kullanılmıştır. Sonuç olarak DVR, aylık
buharlaşma tahmininde diğer metotlardan daha başarılı olmuştur.
Buharlaşma yapay sinir ağları destek vektör regresyonu su kaynakları
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | İnşaat Mühendisliği |
Bölüm | İnşaat Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 28 Ocak 2019 |
Gönderilme Tarihi | 30 Ekim 2018 |
Kabul Tarihi | 7 Ocak 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 |