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
  • Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Volume:9 Issue:1
  • AKARSULARDAKİ SEDİMENT TAŞINIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI VE ANFIS YÖNTEMLERİ KULLANILARAK TESPİTİ...

AKARSULARDAKİ SEDİMENT TAŞINIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI VE ANFIS YÖNTEMLERİ KULLANILARAK TESPİTİ

Authors : Ramazan ACAR, Kemal SAPLIOĞLU
Pages : 437-450
Doi:10.28948/ngumuh.681208
View : 19 | Download : 12
Publication Date : 2020-01-30
Article Type : Research Paper
Abstract :İçme suyu ile kullanma suyunun temini, akarsulardaki kirlilik seviyesi ve baraj, bağlama gibi su yapılarının projelendirilmesi gibi çalışmalarda sediment miktarının tahmini çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerindeki Göynük Çayı, Murat Nehri ve Peri Suyu gibi nehirler sediment taşınımı konusunda irdelenmiştir. Bölgedeki istasyonlar için yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi insert ignore into journalissuearticles values(ANFIS); gibi yöntemler denenmiştir. Bu üç istasyona ait uygulamalarda debiinsert ignore into journalissuearticles values(Q);, sedimentinsert ignore into journalissuearticles values(Qs);, sıcaklıkinsert ignore into journalissuearticles values(T); ve yağışinsert ignore into journalissuearticles values(P); verilerinden faydalanılmıştır. Bu veriler ile üç istasyon için sediment tahmin modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modeller hem eğitim hem de test aşamalarında regresyon katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(R2); ve ortalama yüzde hatası insert ignore into journalissuearticles values(OYH); bakımından karşılaştırılmıştır. Regresyon katsayısı bakımından eğitim ve test aşamalarında en başarılı sonuç yapay sinir ağlarından elde edilmiştir. Ortalama yüzde hatası bakımından ise YSA ve ANFIS yöntemlerinden hem eğitim hem de test aşamalarında birbirlerine yakın sonuçlar elde edilmiştir.
Keywords : Sediment, yapay sinir ağları, ANFIS, akarsular

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