Genetik ifadeli programlama ile taşkın öteleme modellemesi
Modeling flood routing with genetic expression programming
Yazar: ŞAFAK OK ORAL
Danışman: DOÇ. DR. FEVZİ ÖNEN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akarsular = Streams ; Bölgesel taşkın frekans analizi = Regional flood frequency analysis ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Hidrolojik modelleme = Hydrological modelling

Özet:
Taşkınlar dünyanın birçok yerinde görülen, çok büyük kayıplar ve maddi hasarlara neden olan doğal afetlerdir. Köprülerin, kanalların, barajların dolu savaklarının tasarımında taşkın pik değerleri gereklidir. Akarsuyun belirli bir kesimine ve ya hazneye giren taşkın dalgası su seviyesinin yükselmesine sebep olmakta ve bu değişim taşkın öteleme yöntemi ile incelenmektedir. Taşkın öteleme bir akarsuyun kesitinde taşkın verilerini kullanarak taşkın değişimini belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. 
Bu çalışmada 4 Kasım 1995 yılında Aksu Akarsuyunun bir kolu olan Sütçüler Değirmendere' de meydana gelen, can ve mal kaybına yol açan Sütçüler taşkını, Taşkın öteleme metodu kullanılarak modellenmiştir. Yapay zeka (AI) alanındaki ilerlemeler, yeni algoritma ve modelleri kullanarak mühendislik çalışmalarında (Su kaynakları, Hidrolik ve Hidrolojik olaylarda) fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışma, taşkın ötelenmenin modellenmesine bir alternatif olarak genetik programlamanın bir uzantısı olan Genetik ifadeli Programlama (GEP) metodunu sunmaktadır. Böylece taşkın öteleme tahmininde GEP metodu kullanılarak yeni modeller geliştirilmiştir. GEP yönteminde giriş debisi (I), çıkış debisi (Q) ve zaman (T) parametreleri kullanılmıştır. Modelin performansı determinasyon katsayısı (R2) ve ortalama karekök hatası (RMSE) olmak üzere iki uygunluk ölçüsü ile değerlendirilmiştir. Model tabanlı GEP'in, taşkın öteleme tahmininde Muskingum modeli ve sonlu farklar metotlarına dayanan diğer çözüm tekniklerinden daha fazla performansa sahip olduğu dahil edilmiştir

Abstract:
Floods are natural disasters that cause huge losses and economic damages in many parts of the world. Flooding peak values are required in the design of bridges, canals, spillways for dams. The flood wave entering a particular section of the river or the reservoir causes the water level to rise and this change is investigated by flood routing method. Flood routing is a method used to determine flood replacement by using flood data in a river section.
In this study, the Sütçüler flood, which caused the loss of life and property, which took place in Sütçüler Değirmendere, a line of the Aksu river on November 4, 1995, was modeled using flood rouring method. Progression in Artificial Intelligence (AI) offers opportunities in engineering studies (water resources, hydraulics and hydrological events) using new algorithms and models. This work presents the Genetic Expression Programming (GEP) method, an extension of genetic programming as an alternative to modeling flood routing. Thus, new models have been developed using the GEP method in flood routing prediction. In the GEP method, the inflow (I), outflow (Q) and time (T) parameters are used. The performance of the model was evaluated with two fitness measures, detection coefficient (R2) and root-mean-squared error (RMSE). It is included that the model based GEP has more performance in flood routing prediction than the other solution techniques based on the Muskingum model and finite difference methot.