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
  • Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Volume:6 Issue:1
  • Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Yükseklik Modellemesi (Samsun-Mert Irmağı Havzası Örneği)

Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Yükseklik Modellemesi (Samsun-Mert Irmağı Havzası Örneği)

Authors : Vahdettin DEMİR, Aslı ÜLKE KESKİN
Pages : 54-61
View : 18 | Download : 9
Publication Date : 2020-04-30
Article Type : Research Paper
Abstract :Birçok Mühendislik uygulamasında, topoğrafik yüzeye ihtiyaç duyulmakta ve topografyanın uygun doğrulukta belirlenmesi gerekmektedir. Sayısal yükseklik modeline dayalı uygulamalarda olduğu gibi, örnek çalışma alanı yatay ve düşey konum bilgileri kullanılarak yükseklik değerleri uygun yöntemlerle belirlenebilir. Bu çalışmada Samsun ili Mert ırmağı havzası ve kent sınırlarının kesiştiği alanda, hâlihazır haritalardan temin edilmiş yatay ve düşey koordinat bilgilerinin yer aldığı noktalardan yükseklik (kot) değerleri yapay sinir ağları yöntemlerinden Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (ÇKYSA) ve regresyon analizi kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma 3 farklı kombinezon denenmiştir. Bunlar: (i) X koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini; (ii) Y koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini; (iii) X ve Y koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini şeklindedir. Karşılaştırma kriterleri olarak Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve determinasyon katsayıları (R 2 ) kullanılmıştır. OMH, KOKH ve R 2 kriterlerine göre yükseklik modellemesinde yapay sinir ağı modelinin regresyon modellerinden daha iyi uyum (uygun doğruya) sağladığı gözlenmiştir. En yüksek R² değeri (0.948) (iii) kombinezonunun giriş verisi olarak kullanıldığı ÇKYSA modelinden elde edilmiştir. En düşük R² değeri ise 0.132 (ii) kombinezonunun denendiği regresyon modelinde görülmüştür. Yapılan modelleme sonucunda yükseklikler (iii) kombinezonu ve ÇKYSA ile daha başarılı tahmin edilmiştir. Dolayısıyla, yapay sinir ağlarının regresyon analizine alternatif bir yöntem olabileceği sonucuna ulaşılmıştır. 
Keywords : Yükseklik Modeli, Yapay Sinir Ağları, Tahmin, Samsun

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