Rezervuar su kapasitesini tahmin etmeye yönelik makine öğrenmesi modellerinin karşılaştırılması: Mamasın Barajı örneği, Türkiye
Comparison of machine learning models for predicting reservoir water capacity: The case of Mamasin Dam, Turkey
Yazar: ÖZGE ÖZER
Danışman: PROF. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Rezervuar su kapasitesinin tahmin edilmesi, sel ve taşkın yönetim çalışmalarına yardımcı olmaktadır. Rezervuar su kapasitesi, iklim özellikleri ve insan faaliyetleri gibi değişkenlere bağlı olduğundan tahmin edilmesi zordur. Bu sebeple, rezervuar su kapasitesi tahmini için güvenilir modellere ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, Mamasın Barajı'na ait 2010-2023 yılları arasındaki aylık rezervuar su kapasitesi verilerinden yararlanılmış olup, 2010-2019 yılları arasındaki veriler eğitim verisi ve 2020-2023 yılları arasındaki veriler ise test verisi olarak kullanılmıştır. Yapılan analizlerde, giriş değişkenleri olarak t-1, t-2 ve t-3 gecikme zamanlarındaki su kapasitesi değerleri kullanılarak, t çıkış zamanındaki su kapasitesi yaklaşık olarak hesaplanmıştır. Bu çalışmanın amacı, su kapasitesini tahmin etmede makine öğrenme tekniklerinin etkinliğinin karşılaştırılması olup, çalışma kapsamında Gauss Süreç Regresyonu (GPR) algoritması, Destek Vektör Regresyonu (SVM), En Küçük Kareler Destek Vektör Regresyonu (LS-SVM) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) makine öğrenme teknikleri tercih edilmiştir. Model performansı ise Kök Ortalama Karekök Hata (RMSE), Bağıl Kök Ortalama Karesel Hata (RRMSE), Determinasyon Katsayısı (R2), Model Performansının Genel İndeksi (OI) ve Nash-Sutcliffe Etkinlik Katsayısı (NSE) metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Performans değerlendirmesi, en iyi sonuçları LSTM modelinin ürettiğini göstermiştir (R2= 0,9515, NSE= 0,8442, OI= 0,8742, RRMSE= 10,6521, RMSE= 3,4911) ve rezervuar su kapasitesini tahmin etmek için LSTM modelinin güvenilir bir yöntem olduğu saptanmıştır. Ayrıca, SVM modelinin performansının da düşük olduğu gözlemlenmiştir. Dört makine öğrenme modelinin performansları, geleneksel performans ölçümlerine ek olarak Taylor, Violin ve Hata Kutu Grafiği diyagramları kullanılarak grafiksel olarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, görsel kriterler ile klasik performans kriterlerinin birbirini desteklediği tespit edilmiştir.

Abstract:
Estimating reservoir water capacity helps flood and inundation management studies. Reservoir water capacity is difficult to predict because it depends on variables such as climate characteristics and human activities. Therefore, reliable models are needed for reservoir water capacity estimation. In this study, monthly reservoir water capacity data of Mamasın Dam between 2010 and 2023 were used, and the data between 2010 and 2019 were used as training data and the data between 2020 and 2023 were used as test data. In the analyses, water capacity at exit time t was approximately calculated by using water capacity values at delay times t-1, t-2 and t-3 as input variables. The aim of this study is to compare the effectiveness of machine learning techniques in predicting water capacity, and within the scope of the study, Gaussian Process Regression (GPR) algorithm, Support Vector Regression (SVM), Least Squares Support Vector Regression (LS-SVM) and Long-Short Term Memory (LSTM). Machine learning techniques were preferred. Model performance was evaluated using the Root Mean Square Error (RMSE), Relative Root Mean Square Error (RRMSE), Coefficient of Determination (R2), Overall Index of Model Performance (OI) and Nash-Sutcliffe Efficiency Coefficient (NSE) metrics. Performance evaluation showed that LSTM model produced the best results (R2= 0.9515, NSE= 0.8442, OI= 0.8742, RRMSE= 10.6521, RMSE= 3.4911) and LSTM model produced the best results for predicting reservoir water capacity. It has been found to be a reliable method. Additionally, it has been observed that the performance of the SVM model is low. The performances of the four machine learning models were compared graphically using Taylor, Violin, and Error Boxplot diagrams in addition to traditional performance metrics. As a result, it has been determined that visual criteria and classical performance criteria support each other.
Key Words: Dam, GPR, SVM, LSTM, LSSVR, Türkiye