Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini

YABAR, Erol; AYDIN, MEHMET CIHAN

Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini

Erol YABAR, (Bitlis Eren Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Bitlis, Türkiye)

M. AYDIN (Bitlis Eren Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Bitlis, Türkiye)

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

2 0

Yıl: 2020 Cilt: 9 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 943 - 951 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 20-11-2020

Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini

Öz:

Yapay Sinir Ağları (YSA) insan beyninin geçmiş tecrübelerinden ve eğitiminden yola çıkarak karmaşıkproblemleri kapalı kutu şeklinde çözmeye yarayan gelişmiş bir yöntemdir. Çok fazla değişken içeren hidrolojiksüreçlerin parametrik modelleri yerine YSA gibi kapalı kutu modellerin kullanımı daha kullanışlı olabilmektedir.Özellikle, akarsulardaki günlük veya aylık akım serileri su yapılarının güvenli şekilde tasarımı için önem arz eder.Bu çalışmada Bitlis Deresi’ne ait 2008-2011 yılları arası günlük akım serileri YSA yardımıyla modellenmiştir. Buamaçla, standart ve dalgacık dönüşümlü olmak üzere iki farklı YSA modeli kullanılmıştır. Standart YSA modeliistatistiksel olarak iyi sonuç vermekle birlikte yıl içindeki ekstrem pik debileri tahmin etmekte yetersiz kalmıştır.Dalgacık dönüşümlü YSA model ise ekstrem pik debilerle birlikte daha yüksek doğrulukta sonuç vermektedir.Elde edilen sonuçlara balı olarak akarsulardaki akım serilerinin tahmininde dalgacık dönüşümlü YSA modellerinoldukça başarılı olduğu ve bu gibi hidrolojik süreçlerin modellemesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelime:

Estimation of Daily Flow Series by Wavelet Transformed Artificial Neural Networks

Öz:

Artificial Neural Network (ANN) is an advanced method which can be used to solve complicated problems as a black-box model based on experience and training of human brain. The use of black-box models such as ANN can be more useful than the multi-parameters model for hydrological process. Especially, the daily and monthly flow series of the streams is most important to design and operate the water structures safely. In this study, the daily flow series between 2008 and 2011 were modelled using ANN models. For this purpose, two different ANN models that are standard and wavelet transformed ANN models were used. Although the standard ANN model gave good results statistically with high correlation, it is insufficient to estimate the extreme peak flow values in the year. Wavelet-ANN (WANN) model yielded more accurate results with the extreme peak flow values. Depending on the findings, it is concluded that the WANN models is quite successful to estimate the flow series of the stream and it can be easily used in modelling such hydrological process.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

[1] Çuhadar M., Kayacan C. 2005. Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşletmeleri Üzerine Bir Deneme. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 16 (1).
[2] Kızılaslan M.A., Sağın F., Doğan E., Sönmez O. 2014. Aşağı Sakarya Nehri akımlarının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi. Sakarya University Journal of Science, 18 (2): 99-103.
[3] Okkan U., Mollamahmutoğlu A. 2010. Yiğitler Çayı Günlük Akımlarının Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi ile Modellenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23: 33-48.
[4] Gemici E., Ardıçlıoğlu M., Kocabaş F. 2013. Akarsularda debinin yapay zeka yöntemleri ile modellenmesi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 29 (2): 135- 143.
[5] Hsu K.I., Gupta H.V., Sorooshian S. 1995. Artificial neural network modeling of the rainfallrunoff process. Water Resour. Res., 31: 2517-2530.
[6] Nourani V., Kisi Ö., Komasi M. 2011. Two hybrid Artificial Intelligence approaches for modeling rainfall–runoff process. J. Hydrol., 402: 41-59.
[7] Adamowski J., Chan H.F. 2011. A wavelet neural network conjunction model for groundwater level forecasting. J. Hydrol., 407: 28-40.
[8] Pramanik N., Panda R., Singh A. 2011. Daily river flow forecasting using wavelet ANN hybrid models. J. Hydroinformatics, 13: 49-63.
[9] Alizadeh M.J., Kavianpour M.R. 2015. Development of wavelet-ANN models to predict water quality parameters in Hilo Bay, Pacific Ocean. Mar. Pollut. Bull., 98: 171-178.
[10] Alizadeh M.J., Kavianpour M.R., Kisi O., Nourani V. 2017. A new approach for simulating and forecasting the rainfall-runoff process within the next two months. Journal of Hydrology, 548: 588-597.
[11] Aydın M.C., Cömert Z., Işık E., Büyüksaraç A., Ulu A.E. 2018. Estimation of Flow Series using Discrete Wavelet Analysis and Artificial Neural Networks. 4th International Conference on Engineering and Natural Science, 2-6 May 2018, Kiev, Ukranie.
[12] Nourani V., Tahershamsi A., Abbaszadeh P., Shahrabi, J., Hadavandi E. 2014. A new hybrid algorithm for rainfall–runoff process modeling based on the wavelet transform and genetic fuzzy system. Journal of Hydroinformatics, 16: 1004-1024.
[13] Nourani V., Alami M.T., Aminfar M.H. 2009. A combined neural-wavelet model for prediction of Ligvanchai watershed precipitation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22: 466-472.
[14] Bayır F. 2006. Yapay Sinir Ağları ve Tahmin Modellemesi Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
[15] İlkuçar M., Kaya A.İ., Çifci A. 2018. Mekanik Özelliklere Göre Ağaç Türlerinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8 (1): 75-83.

APA	YABAR E, AYDIN M (2020). Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. , 943 - 951.
Chicago	YABAR Erol,AYDIN MEHMET CIHAN Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. (2020): 943 - 951.
MLA	YABAR Erol,AYDIN MEHMET CIHAN Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. , 2020, ss.943 - 951.
AMA	YABAR E,AYDIN M Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. . 2020; 943 - 951.
Vancouver	YABAR E,AYDIN M Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. . 2020; 943 - 951.
IEEE	YABAR E,AYDIN M "Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini." , ss.943 - 951, 2020.
ISNAD	YABAR, Erol - AYDIN, MEHMET CIHAN. "Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini". (2020), 943-951.

APA	YABAR E, AYDIN M (2020). Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9(2), 943 - 951.
Chicago	YABAR Erol,AYDIN MEHMET CIHAN Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 9, no.2 (2020): 943 - 951.
MLA	YABAR Erol,AYDIN MEHMET CIHAN Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol.9, no.2, 2020, ss.943 - 951.
AMA	YABAR E,AYDIN M Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2020; 9(2): 943 - 951.
Vancouver	YABAR E,AYDIN M Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2020; 9(2): 943 - 951.
IEEE	YABAR E,AYDIN M "Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini." Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9, ss.943 - 951, 2020.
ISNAD	YABAR, Erol - AYDIN, MEHMET CIHAN. "Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini". Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 9/2 (2020), 943-951.