Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Yaz Sezonu Ortalama Akım Değerlerinin Tahmini

Authors : Erdem Çoban

Pages : 73-81

Doi:10.60093/jiciviltech.1497771

View : 114 | Download : 83

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Akarsu akım verilerinin tahmini su bilimi açısından kritik konuların başında gelmektedir. Özellikle yaz aylarında yağışların azalmasına ek olarak su kullanımın artması her yıl iklimsel değişikliklerin etkisinin arttığı dünyamızda tüm canlıları kuraklık riskiyle yüz yüze getirmektedir. Bu yüzden yaz aylarındaki suyun kullanımın önceden planlanması ve bu konuya daha hassas bir şekilde yaklaşılması her geçen gün daha da zorunlu hale gelmektedir. Bu planlamanın yapılmasında ise akarsu akım debilerinin tahmini, su ihtiyacının karşılanması açısından önemlidir. Bu çalışmada Beyşehir Gölünü besleyen üç akarsu üzerinde bulunan, akarsu gözlem istasyonlarından temin edilen veriler ile makine öğrenmesi modelleri kurulmuştur. Rastgele Orman (RO) ve Adaptive Yükseltme (AdaBoost) algoritmalarının kullanıldığı bu modeller ile üç girdi ve bir çıktı olacak şekilde; sonbahar, kış, ilkbahar mevsimsel ortalama akış değerlerinden yaz mevsimi ortalama akışı tahmin edilmeye çalışılmıştır. RO algoritması test ve tahmin arasındaki belirleme katsayısı (R^2) 0.9368 değerindedir. Kök ortalama kare hatası (RMSE) değeri ise 0.0275 olarak bulunmuştur. AdaBoost algoritması ise RO algoritmasına göre daha güçlü tahminde bulunarak test ve tahmin arasındaki R^2 değeri 0.981, RMSE değeri ise 0.05 olarak bulunmuştur.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Tahmin, Akarsu Akım

ORIGINAL ARTICLE URL