Yeşilırmak Nehri Akış Verisi Tahmininin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Karınca Aslanı Algoritması ile Zaman Gecikmesi Boyutunun Optimizasyonu

Günümüzde suya olan talebin artması, mevcut su kaynaklarının korunması ve projelendirilmesi konusunu çok önemli hale getirmiştir. Projelendirme aşamasının en uygun şekilde yapılabilmesi için veri toplama, analiz etme ve gelecek verilerin tahmini gereklidir. Gelecek verilerin tahmin edilebilmesi için pek çok yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada Yeşilırmak Nehri üzerinde bulunan 3 adet istasyonun gelecek dönemdeki akış miktarlarının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Yapay sinir ağları (YSA) ile zaman serisi analizi yapılırken geriye dönük olarak kaç dönemlik verinin kullanılması gerektiği problemin başarısını doğrudan etkilemektedir. Geriye dönük olarak bakılan veri sayısı (zaman gecikmesi) bir optimizasyon problemi olarak ele alınabilmektedir. Bu aşamada Karınca Aslanı Algoritması (KAA) kullanılarak, zaman gecikmesi boyutunun optimize edilmesi gerçekleştirilmiştir. Zaman gecikmesine ek olarak yapay sinir ağlarında kullanılan gizli katman sayısı da modele eklenerek optimize edilmiştir. Elde edilen sonuçlara bakıldığında; YSA ile birlikte sezgisel optimizasyon tekniklerinin kullanılmasının modelin başarısını artırdığı sonucuna varılmıştır.