Makine öğrenim algoritmaları ile akım verilerinin tahmini
The forecasting of flow data with machine learning algorithms
Yazar: ESRA KAYA
Danışman: DOÇ. DR. LEVENT LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Hidroloji = Hydrology ; Hidrolojik etüd = Hydrological study ; Hidrolojik yöntem = Hydrological method ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Nehir akım tahmini, su yapılarının planlanması ve yönetiminde önemli bir rol oynamaktadır. Ancak, doğrusal ve durağan olmayan özellikler sergileyen nehir akım verilerini doğru bir şekilde tahmin etmek zorlu bir problemdir. Bu tez çalışmasında, yüksek performans elde etmeyi amaçlayan hem genel nehir akımının hem de pik (sıra dışı) akımlarının tahmini için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Kullanılan veriler, yağış ve akım süresi serilerinin yanı sıra Ampirik Mod Ayrışımı (Empirical Mode Decomposition, EMD), Varyasyonel Mod Ayrışımı (Variational Mode Decomposition, VMD) ve Dairesel Tekil Spektrum Analizi (circulant Singular Spectrum Analysis, ciSSA) alt bantlarından gecikmeli verileri içermektedir. Bu veri kümelerinden özellik seçimi için Minimum Artıklık Maksimum İlgililik (Minimum Redundancy Maximum Relevance, MRMR) yöntemi kullanılmıştır. Seçilen özellikler Makine Öğrenmesi Yöntemleri (Machine Learning, ML); Gauss Süreç Regresyonu (Gaussian Process Regression, GPR), Topluluk Öğrenme (Güçlendirme, Torbalama) (Ensemble Learning (Boosting, Bagging)), Destek Vektör Regresyonu (Support Vector Regression, SVR) ve Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Networks, ANN) ile günlük akım tahmin modelleri geliştirmek için kullanılmıştır. Geliştirilen MRMR-ML, EMD-MRMR-ML, VMD-MRMR-ML ve ciSSA-MRMR-ML modellerinin performansları değerlendirilmiştir. Sonuçlar, akım tahmininde ciSSA-MRMR-ML ve VMD-MRMR-ML modellerinin yüksek başarıya sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca günlük genel akım tahmini ve pik akım tahminlerinde ciSSA-MRMR-ML yönteminin en iyi sonucu verdiğini göstermiştir.

Abstract:
River flow forecasting plays an important role in the planning and management of water structures. However, accurately estimating river flow data, which exhibit nonlinear and nonstationary characteristics, is a challenging problem. In this thesis, a new approach was proposed for the estimation of both overall river flow and peak (outlier) flows, aiming to achieve high performance. The data used included precipitation and streamflow time series, as well as lagged data from the Empirical Mode Decomposition (EMD), Variational Mode Decomposition (VMD), and circulant Singular Spectrum Analysis (ciSSA) sub-bands. The Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR) method was used for feature selection from these datasets. The selected features have been utilized for developing daily streamflow prediction models using Machine Learning (ML) methods including Gaussian Process Regression (GPR), Ensemble Learning (Boosting, Bagging), Support Vector Regression (SVR) and Artificial Neural Networks (ANN). The performance of the developed MRMR-ML, EMD-MRMR-ML, VMD-MRMR-ML ve ciSSA-MRMR-ML models have been evaluated. The results have indicated that ciSSA-MRMR-ML and VMD-MRMR-ML models exhibit high success rates in streamflow prediction. Furthermore, ciSSA-MRMR-ML has shown to provide the best results in daily overall streamflow and peak (outlier) streamflow predictions.