Makine öğrenmesi kullanılarak hidrolojik modelleme: fırtına deresi örneği
A hydrologi̇c modelli̇ng based on machi̇ne learni̇ng: firtina stream case
Yazar: ENSAR EFENDİ CELEPCİ
Danışman: DOÇ. DR. ALPER BAYRAK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAFAK KAYIKÇI
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Su yeryüzündeki yaşamın temelini oluşturan maddedir. Suyun var olmaması dünya üzerindeki canlıların çok büyük bölümünün yaşamasını imkansız hale getirmektedir. Su canlılar ve insan için bu kadar önemliyken suya kolay ulaşım imkanı da aynı derecede önemli olmaktadır. Ancak suya yakın olmak bazı sorunları da beraberinde getirmiştir. Nehir kenarlarına kurulan şehirler, taşkınlar, su yolunun değişimi, gel-git gibi sorunlarla baş etmek zorunda kalmıştır. Bu sorunların sonucu olarak yerleşim alanları ve tarım arazileri yok olan insanlar yerleşim yerlerini terk etmek zorunda kalmıştır. Ek olarak maddi ve manevi zararları da beraberinde getirmiştir. Bölge analizlerinin yapılması ile elde edilecek doğru debi tahminleri sayesinde bu zararların önüne geçilebilir.

Bu çalışmada makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri vasıtasıyla debi tahminleri gerçekleştirilmiştir. Makine Öğrenemi programlama dilleri vasıtasıyla geliştirilen ve bilgisayar sistemlerinin öğrenme algoritmalarını kullanarak tahminler üretebilen yöntemdir. Bu çalışmada XGBoost makine öğrenimi, LSTM ve GRU derin öğrenme eğitim algoritmaları kullanılmıştır ve bu algoritmaların karşılaştırılması yapılmıştır.

Çalışma sahası olarak Fırtına Deresi havzası seçilmiştir. Çalışma sahasının bağımsız değişken veri setleri için CFSR (iklim tahmin sistemi analizi) sisteminden alınan günlük maksimum sıcaklık, minimum sıcaklık, bağıl nem, solar radyasyon ve rüzgar değişkenleri kullanılmıştır. Akım gözlem verileri ise Elektrik İşleri Enstitüsü (EİE) 2232 nolu akım gözlem istasyonu Topluca Köyü mevkiinden (AGİ) kayıtlarından elde edilmiştir. Veriler 1 Ocak 1979 ve 31 Aralık 2002 yılları arasında toplam 8758 günün verisini kapsamaktadır. Temin edilen veriler 21 farklı bağımsız değişken ve 1 adet bağımlı değişken olarak tahmin modellerine tanıtılıp 875 günün günlük akım tahmini yapılmıştır. 

Çalışma sonuçları incelendiğinde en başarılı tahmini LSTM modeli yaptığı gözlemlenmiştir. En kötü başıraya sahip model ise XGBoost olduğu görülmüştür.  Sonuç olarak; LSTM ve GRU modellerinin debi tahmini yapmakta oldukça iyi performanslar gösterdiği sonucuna varılmıştır. Ek olarak CFSR veri setlerinin makine öğrenmi hidrolojik modellemelerinde kullanılabileceğide tespit edilmiştir.

Abstract:
Water is the basis of life on Earth. The lack of water makes it impossible for many of the creatures on Earth to live. So it is very important to be close to water sources since its vital importance. But being close to the water has also brought some problems. The cities set up near water sources hat to cope with some problems such as flood, tidal currents, and changes in the water lines. People whose residential areas and farmland have been destroyed as a result of these problems have been forced to leave their settlements. They had also faced financial and spiritual damages.These losses can be avoided thanks to the accurate flow predictions to be obtained by performing regional analyzes.

In this study, flow predictions were carried out through machine learning and deep learning models.Machine learning is a method developed through programming languages that can generate predictions using the learning algorithms. In this study, Xgboost machine learning, LSTM and GRU as deep learning training algorithms were performed and compared.

Fırtına River basin has been chosen as the study site. Daily maximum temperature, minimum temperature, relative humidity, solar radiation and wind variables from the CFSR (climate prediction system analysis) system were used for independent variable data sets of the study site. Current observation data were obtained from the Institute of Electrical Affairs (EIS) 2232 current observation station at Topluca Village location. The data covers a total of 8758 days between 1 January 1979 and 31 December 2002. The data were used in prediction models by separating into 21 independent and 1 dependent variable and flow predictions of 875 days were performed.

As a result, it was seen that LSTM model had the best performance while XGBoost had the worst. GRU model has shown quite good performance in estimating flow. In addition, it was observed that the CFSR datasets are suitable to use in machine learning hydrological modeling.