Yapay sinir ağları ile hidrolojik modelleme
Hydrological modelling with artificual neural networks
Yazar: MÜŞERREF ACİ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ALİ YURDUSEV
Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Akarsulardaki düzenlemeler ve uygulamalar projelendirilirken, güvenilir akımtahminlerinin yapılması büyük bir önem taşımaktadır. Özellikle hazne tasarımproblemlerinde yapılacak yatırımın büyüklüğü dikkate alınırsa tahminlerin güvenilirliğiçok daha büyük önem taşımaktadır. Geleneksel akım tahmini yöntemleri sisteminiçerdiği belirsizlikler ile sistemin doğrusal olmayan karakteristikleri ile etkin tahminleryapmada yetersiz kalabilmektedir. Bunun için alternatif tahmin yöntemlerine ihtiyaçduyulmaktadır.Bu çalışmada bir akarsudaki akımların o akarsuyun havzasındaki yağış ve öncekiakım gözlemlerinden tahmin edilmesi ele alınmıştır. Bu amaçla son yıllarda benzertahmin uygulamalarında sıkça kullanılan yapay sinir ağları yöntem olarak seçilmiştir.Konunun teorik altyapısı verildikten sonra uygulama için Orta Anadolu Bölgesindekapalı bir havza olan Akarçay havzası seçilmiştir. Havzada mevcut bulunan yağışgözlem istasyonlarının yerleşimi, gözlem aralığı gibi parametreler bağlı olarak 4 tipmodel tasarlanmıştır. Modeller YSA metodolojisine uygun olarak eğitme ve testaşamasından geçirilerek oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar çok değişkenliregresyon analizi sonuçları ile kıyaslanmıştır. Bu kıyaslamalar tablo ve grafik olaraksunulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre Yapay Sinir Ağlarının, yağış gözlemlerinden,akış tahmini problemine başarılı bir şekilde uygulanabileceği ve güvenli tahminlerürettiği ortaya konmuştur.ANAHTAR SÖZCÜKLER : Yağış-akış, yapay sinir ağları, çoklu regresyon, hidrolojikmodelleme

Abstract:
It is very important to make reliable flow forecasts when planning arrangements andapplications in rivers. Especially when the amount of investment required for areservoir promotion is taken into consideration, the reliability in forecasting is ofgreater importance. Traditional flow forecasting methods can be insufficient becauseof the uncertainty and non linear characteristics of the system. Therefore alternativeforecast methods are needed to achieve better predictions.In this study, the forecasting of flows in a river due to the rainfall in its basin and theformer flow observations is investigated. Artificial Neural Networks have been used insimilar forecasting applications in recent years. Having been given the theoreticalbackground on the subject, the Akarçay river basin, a closed catchment in MiddleAnatolian Region, is selected for the case study. Four types of models are planneddue to the parameters such as the placement of rainfall observation stations andobservation intervals. The models are formed by training and testing procedures assuitable to the ANN Methodology. The results are compared with those of multivariable regression analysis. These comparisons are presented in tables and graphs.As a result, it is found that Artificial Neural Networks could be successfully applied inthe flow forecasts by rainfall observations and are capable of giving reliableforecasts.KEY WORDS: Rainfall-runoff, artificual neural networks, multiple regression,hydrological modelling