Araştırma Makalesi

Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming

Cilt: 23 Sayı: 2 31 Ağustos 2018
PDF İndir
EN TR

Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming

Öz

Daily flow and suspended sediment discharge are two major hydrologıcal variables that affect rivers’ morphology and ecosystem, particularly during flood events. Artificial neural networks (ANNs) have been successfully used to model and predict these variables in recent studies. However, these are implicit and cannot be simply used in practice. In this paper, linear genetic programming (LGP) approach has been suggested to develop explicit models to predict these variables in two rivers in Iran. The explicit relationships (prediction rules) evolved by LGP take the form of equations or program codes, which can be checked for its physical consistency. The results showed that the LGP outperforms ANNs in terms of root mean squared error and coefficient of efficiency.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abrahart, R.J., Anctil, F., Coulibaly, P., et al., (2012) Two decades of anarchy? Emerging themes and outstanding challenges for neural network modelling of surface hydrology. Progresses in Physical Geography 36(4), 480-513. doi: 10.1177/0309133312444943
  2. Aytek, A., and Kisi, O. (2008) A genetic programming approach to suspended sediment modeling, Journal of Hydrology, 351, 288-298. doi: 10.1016/j.jhydrol.2007.12.005
  3. Babovic, V., Keijzer, M. (2002) Declarative and preferential bias in GP-based scientific discovery. Genetic Programming and Evolvable Machines, 3(1), 41-79. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1023/A:1014596120381
  4. Danandeh Mehr, A., Kahya, E. (2017) A Pareto-optimal moving average multigene genetic programming model for daily streamflow prediction, Journal of Hydrology,549, 603-615. doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.04.045
  5. Danandeh Mehr, A., Nourani, V. (2017) A Pareto-optimal moving average-multigene genetic programming model for rainfall-runoff modelling. Environmental Modelling & Software, 92, 239-251. doi: 10.1016/j.envsoft.2017.03.004
  6. Danandeh Mehr, A., Demirel, M.C. (2016) On the calibration of multi-gene genetic programming to simulate low flows in the Moselle River. Uludağ University Journal of the Faculty of Engineering, 21 (2), 365-376. doi: 10.17482/uumfd.278107
  7. Danandeh Mehr, A., Kahya E., Şahin, A. and Nazemosadat M.J. (2015) Successive-station monthly streamflow prediction using different ANN algorithms. International Journal of Environmental Science and Technology, 12 (7): 2191-2200. doi: 10.1007/s13762-014-0613-0
  8. Danandeh Mehr, A., Kahya, E. and Yerdelen, C. (2014) Linear genetic programming application for successive-station monthly streamflow prediction. Computers & Geosciences, 70, 63-72.16(6), 1318-1330. doi: 10.1016/j.cageo.2014.04.015

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ali Danandeh Mehr
ANTALYA BILIM UNIVERSITY
0000-0003-2769-106X
Türkiye

Ali Unal Şorman Bu kişi benim
Near East University; Nicosia-Turkish Republic of Northern, Cyprus
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

31 Ağustos 2018

Gönderilme Tarihi

14 Kasım 2017

Kabul Tarihi

17 Temmuz 2018

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2018 Cilt: 23 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Danandeh Mehr, A., & Şorman, A. U. (2018). Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(2), 323-332. https://doi.org/10.17482/uumfd.352833
AMA
1.Danandeh Mehr A, Şorman AU. Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming. UUJFE. 2018;23(2):323-332. doi:10.17482/uumfd.352833
Chicago
Danandeh Mehr, Ali, ve Ali Unal Şorman. 2018. “Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 23 (2): 323-32. https://doi.org/10.17482/uumfd.352833.
EndNote
Danandeh Mehr A, Şorman AU (01 Ağustos 2018) Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 23 2 323–332.
IEEE
[1]A. Danandeh Mehr ve A. U. Şorman, “Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming”, UUJFE, c. 23, sy 2, ss. 323–332, Ağu. 2018, doi: 10.17482/uumfd.352833.
ISNAD
Danandeh Mehr, Ali - Şorman, Ali Unal. “Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 23/2 (01 Ağustos 2018): 323-332. https://doi.org/10.17482/uumfd.352833.
JAMA
1.Danandeh Mehr A, Şorman AU. Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming. UUJFE. 2018;23:323–332.
MLA
Danandeh Mehr, Ali, ve Ali Unal Şorman. “Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, c. 23, sy 2, Ağustos 2018, ss. 323-32, doi:10.17482/uumfd.352833.
Vancouver
1.Ali Danandeh Mehr, Ali Unal Şorman. Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming. UUJFE. 01 Ağustos 2018;23(2):323-32. doi:10.17482/uumfd.352833

Cited By

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr