Yapay sinir ağları ile zaman-konum bilgileri kullanılarak referans bitki su tüketiminin tahmin edilmesi
Estimation of reference evapotranspiration with artificial neural networks using information of time-location
Yazar: NECATİ AKSU
Danışman: PROF. DR. KENAN UÇAN
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Tahmin eşitlikleriyle referans bitki su tüketiminin (ETo) belirlenmesinde çeşitli meteorolojik verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu verilerin elde edilmesi zor, zaman alıcı ve yüksek maliyet gerektirmektedir. Yapılan bu çalışmayla kolay temin edilebilen girdiler kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) ile ETo'nun ekonomik bir şekilde tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda; 'zaman' ve 'konum' değerleri kullanılarak, ETo değerleri YSA ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. YSA'da konum bilgisi olarak; enlem, yükseklik ve denize uzaklık verileri kullanılmıştır.
Çalışmada zaman-konum değerleriyle, FAO Penman-Monteith (FAO PM) eşitliği girdileri arasındaki ilişkiler belirlenmeye çalışılmıştır. Tahminlerde, Geri Yayılım Ağları da denilen Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) YSA kullanılmıştır. Yüksek performanslı ağlar elde etmek amacıyla farklı mimari ve algoritmalar denenmiştir. YSA'nın eğitiminde, girdi olarak 'zaman' ile birlikte, belirlenen iklim istasyonlarına ait konum değerleri ve beklenen çıktılar (hedef) olarak aynı istasyonlara ait FAO PM ETo değerleri kullanılmıştır. Elde edilen 'zaman-konum' YSA, girdileri 'FAO PM eşitlik parametreleri', 'zaman', 'zaman, enlem', 'zaman, enlem, yükseklik', 'zaman, enlem, yükseklik, denize uzaklık, bağıl nem, rüzgâr hızı' ve 'zaman, enlem, bağıl nem, rüzgâr hızı' olan 6 farklı girdi birleşimiyle (kombinasyon) eğitilen ağlarla karşılaştırılmıştır. 
Sonuç olarak, 'zaman-konum' girdileriyle eğitilen YSA'yla, FAO PM ETo değerleri yüksek bir yakınsama ile tahmin edilmiştir. Tahmin belirlilik katsayısı (R2) 0.97, ortalama mutlak hata (MAE) 0.24 mm bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları (YSA), Referans Bitki Su Tüketimi

Abstract:
Various meteorological data are required in the estimation of evapotranspiration (ETo) with estimation equations. It is hard and time consuming to obtain these data and requires high cost. With this study it was aimed to estimate ETo economically with Artificial Neural Networks (ANN) by using easily obtainable input. In this scope, it was aimed to estimate ETo values by using 'time' and 'location' information. Latitude, height and sea distance data were used as location information in ANN.
In the study, the relation between time-location information and FAO Penman-Monteith (FAO PM) equation input. In the estimations, Multilayer Perceptron (MLP) ANN which is also named as Back Propagation Networks was used. In the training of ANN, location information of determined climate stations together with 'time' were used as input and FAO PM ETo values of the same stations were used as expected outputs (target). 'Time-location' ANN input which were obtained were compared with networks trained with 6 different input combinations which are 'FAO PM equation parameters', 'time', 'time, latitude', 'time, latitude, height', 'time, latitude, height, sea distance, relative humidity, wind speed' and 'time, latitude, relative humidity, wind speed'.
As a result ETo was estimated with high convergence with ANN trained with 'time-location' input. Determination coefficient (R2) was 0.97, mean absolute error (MAE) was found 0.24 mm.
Keywords: Artificial Neural Networks (ANN), Reference Evapotranspiration