IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
  • Volume:28 Issue:1
  • Yağıs-Akış İlişkisinin Belirlenmesinde Farklı Yapay Sinir Ağı Yöntemlerinin Karşılaştırılması...

Yağıs-Akış İlişkisinin Belirlenmesinde Farklı Yapay Sinir Ağı Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors : Veysel GÜMÜŞ, N Göksu SOYDAN, Oğuz SİMSEK, M Sami AKÖZ, M Salih KIRKGÖZ
Pages : 37-50
View : 17 | Download : 12
Publication Date : 2016-07-25
Article Type : Research Paper
Abstract :Bir drenaj havzası üzerindeki yağış-akış ilişkisinin doğru belirlenmesi önemli bir konudur. Son yıllarda Yağış-Akış ilişkisinin modellenmesinde, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma ve Bulanık Mantık gibi Yapay Zeka Yöntemleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Orta Fırat Havzasında bulunan 2157 numaralı akım gözlem istasyonuna ait aylık ortalama akım verileri ile 17204 numaralı yağış gözlem istasyonuna ait aylık toplam yağış verileri arasındaki ilişki yapay sinir ağları metotlarından İleri Beslemeli Geri Yayınım Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(İBGYSA);, Genelleştirilmiş Regresyon Yapay Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(GRYSA); ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(RTYSA); ile araştırılmış ve ardından bu sonuçlar daha klasik bir yöntem olan Çoklu Doğrusal Regresyon insert ignore into journalissuearticles values(ÇDR); yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Akım ve yağış verilerinin girdi olarak kullanıldığı bu çalışmada yeni akım değerleri tahmin edilmiştir. Çalışma sonunda kullanılan tüm yapay sinir ağı yöntemlerinin ÇDR yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. RTYSA yöntemiyle tahmin edilen akım değerlerinin, kullanılan diğer yapay sinir ağı yöntemleriyle tahmin edilen değerlere kıyasla gözlenen akım değerlerine daha iyi yakınsadığı belirlenmiştir
Keywords : Aylık akım tahmini, Yapay sinir ağları, Çoklu doğrusal regresyon, Orta Fırat Havzası

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025