Monthly Streamflow Forecasting Using Machine Learning

Nehir akımı tahmini herhangi bir havzadaki su kaynaklarının planlanması, dizaynı ve yönetiminde oldukça önemli rol oynamaktadır. Doğru nehir akımı tahmini su kaynakları sistemlerinin teknik ve ekonomik açıdan daha yararlı tasarlanmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, farklı makine öğretisi algoritmaları Çoruh havzasındaki aylık nehir akımlarının modellenmesinde kullanılmıştır. Bu amaç için, Destek Vektör Makineleri (SVM), Adaptif Yükseltme (AdaBoost), K En Yakın Komşular (KNN) ve Rassal Ormanlar ve makine öğretisi algoritmaları kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Kullanılan modellere ait test skoru sonuçlarına göre Random Forest based modeli diğer modellere göre daha iyi sonuç vermiştir.