Hibrit dalgacık-sinir ağı modelleri ile aylık nehir akım tahmini
Monthly river streamflow prediction with hybrid wavelet-neural network models
Yazar: MEHMET ŞAMİL GÜNEŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Dalga tipi akımlar = Wave type flows ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çoklu dalgacık = Multiwavelet

Özet:
Su yönetim planlamasında, özellikle su havzası yönetiminde akımın istatistiksel olarak tutarlı ve performanslı bir şekilde modellenmesi, diğer sıcaklık, yağış gibi diğer klimatolojik etkilerle beraber değerlendirilmesi önem taşımaktadır. Bu nedenle, su yönetimini etkileyen faktörleri değerlendirmek, etkilerini anlamak, gelecekteki kullanımı tahmin etmek ve bu sistemleri doğru bir şekilde geliştirmek için istatistiksel model yaklaşımları kullanılabilir. Bu tez çalışmasında, aylık akımı tahmin etmek için ayrık dalgacık dönüşümlerini (WT'ler) ve yapay sinir ağlarını (YSA'lar) birleştiren hibrit bir model kullanılmıştır. Çalışmada, hava sıcaklığı, yağış, akım ve bunların dalgacık dönüşümlerinin değişken kombinasyonları ile Çoruh nehri havzasındaki üç farklı ölçüm istasyonu için akımın bir ay sonrasındaki değerini tahmin etmek adına Daubechies ana dalgacığı yardımıyla WT-ANN hibrit modeli kullanılmıştır. En yaygın olarak kullanılan hibrit WT-ANN modelleri oluşturulmuş ve geleneksel YSA modelleri ile karşılaştırılmıştır. Veri seti kronolojik olarak eğitim, validasyon ve test verilerine bölünmüştür. Sonuçlar, WT-ANN hibrit modellerinin her üç istasyon için de geleneksel YSA modellerinden daha iyi performans verdiğini göstermiştir. Ayrıca, kronolojik olarak bölünmüş veri seti, zaman içerisinde hidrolojik verilerdeki değişikliklerin model performansı üzerindeki etkilerini incelemek için kullanılmıştır. Ek olarak, eğitim için kullanılan dönemdeki model performansın, hidrolojik verilerdeki yapısal değişiklikler nedeniyle validasyon ve test için kullanılan dönemlerde kötüleştiği görülmektedir.

Abstract:
In water management planning, especially in water basin management, it is important to estimate the flow in a statistically consistent and performance way and to evaluate it together with other climatological effects such as temperature and precipitation. Hence, statistical models can be utilized to assess the aspects effecting water management, understand their conclusions, predict future need, and improve these structures accurately. In this thesis, a hybrid model combining discrete wavelet transforms (WTs) and artificial neural networks (ANNs) is used to estimate the monthly streamflow. The WT-ANN hybrid model was developed using the Daubechies main wavelet to predict the streamflow for three gauging stations on the Çoruh river basin one month in advance, with different combinations of air temperature, precipitation, and streamflow variables, and their wavelet transformations. Most commonly used hybrid WT-ANN models were generated and compared with conventional ANN models. The dataset was chronologically divided into training, validation, and testing data. The results indicated that the WT-ANN hybrid models performed better than the traditional ANN models for all three stations. Furthermore, the chronologically divided dataset was used to examine the effects of changes in hydrological data over time on model performance. Additionally, model performances in the training period deteriorated during the validation and testing periods due to structural changes in the hydrological data.