Zaman ve Konum Girdileri Kullanılarak Yapay Sinir Ağlarıyla Referans Evapotranspirasyonun Tahmin Edilmesi

Authors : Necati AKSU, Kenan UÇAN

Pages : 0-0

Doi:10.31202/ecjse.264184

View : 24 | Download : 17

Publication Date : 2016-05-31

Article Type : Research Paper

Abstract :ÖZET Bu çalışmayla; sınırlı su kaynaklarının yönetiminde önem arz eden referans Bitki Su Tüketimi insert ignore into journalissuearticles values(ETo);’nin kolay ve ekonomik olarak tahmini amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA);’nın karmaşık sebep-sonuç ilişkilerini çözebilme yeteneğinden yararlanmak suretiyle, temin edilmesi çeşitli zorluklar içeren ve ayrıca yüksek maliyet ve uzun zaman gerektiren birçok meteorolojik girdi yerine, bu girdileri şekillendiren temel doğal veriler kullanılarak ETo tahmin edilmiştir. Bu kapsamda; zaman, enlem, yükseklik ve denize mesafe gibi konum değişkenleri girdi olarak, FAO PM ETo değerleri de çıktı olarak kullanılan farklı yapı ve özelliklerde çok sayıda ağ projesi oluşturulmuştur. Bu projeler 6 farklı eğitim algoritması ve farklı yinelemelerle eğitilerek test edilmiş ve tahmin başarısı en yüksek YSA belirlenmiştir. Belirlenen ağın Ortalama Mutlak Hatası insert ignore into journalissuearticles values(MAE); = 0.24 mm gün -1 ; Ortalama Mutlak Yüzde Hatası insert ignore into journalissuearticles values(MAPE); = % 11.9 ve Belirlilik Katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(R 2 ); = 0.98 bulunmuştur.   Anahtar Kelimeler: ETo, referans evapotranspirasyon, YSA
Keywords : ETo, referans evapotranspirasyon, YSA