Article detail · 2020
AKARSULARDAKİ SEDİMENT TAŞINIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI VE ANFIS YÖNTEMLERİ KULLANILARAK TESPİTİ
Journal
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri DergisiISSN 2564-6605
- Year
- 2020
- Type
- article
Data source split
- YÖKSİS YÖKSİS article record
- YÖKSİS venue Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- OpenAlex OpenAlex enrichment (abstract, citations, topics)
Abstract
Turkish
İçme suyu ile kullanma suyunun temini, akarsulardaki kirlilik seviyesi ve baraj, bağlama gibi su yapılarının projelendirilmesi gibi çalışmalarda sediment miktarının tahmini çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerindeki Göynük Çayı, Murat Nehri ve Peri Suyu gibi nehirler sediment taşınımı konusunda irdelenmiştir. Bölgedeki istasyonlar için yapay sinir ağları (YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) gibi yöntemler denenmiştir. Bu üç istasyona ait uygulamalarda debi(Q), sediment(Qs), sıcaklık(T) ve yağış(P) verilerinden faydalanılmıştır. Bu veriler ile üç istasyon için sediment tahmin modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modeller hem eğitim hem de test aşamalarında regresyon katsayısı (R2) ve ortalama yüzde hatası (OYH) bakımından karşılaştırılmıştır. Regresyon katsayısı bakımından eğitim ve test aşamalarında en başarılı sonuç yapay sinir ağlarından elde edilmiştir. Ortalama yüzde hatası bakımından ise YSA ve ANFIS yöntemlerinden hem eğitim hem de test aşamalarında birbirlerine yakın sonuçlar elde edilmiştir.
Topics
- Hydrological Forecasting Using AI
- Groundwater and Watershed Analysis
- Hydrology and Sediment Transport Processes
Primary topic Hydrological Forecasting Using AI