Yapay sinir ağları metodu ile Kızılırmak Nehri'nin akım tahmini
Flow forecasting of Kizilirmak river with artifical neural network method
Yazar: SADIK ÖNAL
Danışman: DOÇ. DR. ÖZLEM TERZİ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Enerji = Energy ; Teknik Eğitim = Technical Education

Özet:
Kızılırmak Nehri Türkiye'nin en uzun akarsuyu olduğundan ülkemiz açısından çokönemli bir su kaynağıdır. Özellikle geçtiği illerde veya yakın illerde hem içme suyu,hem sulama hem de enerji üretimi açısından hayati öneme sahiptir. Günümüzdekuraklık ve küresel ısınma tehlikesinin gözle görülür derecede arttığı düşünülürse sukaynaklarının kullanımı, işletilmesi gibi konular ön plana çıkmıştır. Enerjiüretiminde kullanılan barajların inşası sırasında akarsu akımının tespiti çokönemlidir. Akarsu akımının tespiti için günümüzde Elektrik İşleri Etüt İdaresi GenelMüdürlüğü ve Devlet Su İşleri akarsuyun belirli noktalarına kurdukları ölçümistasyonlarıyla akım tahmini yapmaktadırlar. Ancak bu istasyonlar belirli sayıda veyetersiz olduğu için bazı durumlarda sağlıklı sonuç verememektedirler. Buçalışmada, yapay zeka tekniklerinden olan ve günümüzde yaygın bir şekildekullanılan yapay sinir ağları (YSA) metodu ile akım tahmin modelleri geliştirilmiştir.YSA metodu kullanılarak akım tahmin modelleri geliştirmek için, Kızılırmak Nehriüzerinde bulunan Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü'nden (EİE)Söğütlühan (1535), Yamula (1501) ve Bulakbaşı (1539) akım gözlem istasyonununakım değerleri ile Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü'nden (DMİ) Kayseri,Sivas ve Zara istasyonlarının yağış değerleri alınmıştır. Söğütlühan istasyonununakım değerlerini tahmin etmek için üç farklı model geliştirilmiştir. Bunlardanilkinde, Kayseri, Sivas ve Zara istasyonlarının yağış değerleri ile Yamula veBulakbaşı akım gözlem istasyonlarının akım değerleri girdi olarak kullanılmıştır.İkinci model geliştirilirken, birinci modelde kullanılan girdi parametrelerindenKayseri yağış gözlem istasyonunun değerleri çıkarılmıştır. Akım tahmini içingeliştirilen üçüncü modelde ise girdi parametreleri olarak sadece Yamula veBulakbaşı akım gözlem istasyonlarının akım değerleri kullanılmıştır. Geliştirilenmodeller kıyaslandığında, bütün modellerin uygun sonuçlar verdiği, en iyi sonucunsadece akım değerleri kullanıldığında elde edildiği görülmüştür. Sonuç olarak, yapaysinir ağları metodunun akım tahmin problemlerinde kolaylıkla kullanılabileceğigörülmüştür.Anahtar Kelimeler: Akım, Akarsu, Yapay Sinir Ağları, Kızılırmak Nehri. 2009,

Abstract:
Kızılırmak River is the tallest river in Turkey. That is why; it is very importantsource of water for our country. Especially, Kızılırmak River is which passing a lotof provinces and near provinces very important. That is, not only drinking orirrigating but also producing of energy is used. Today, if global warming and droughtthink getting increase, sources of water used and working have unearthed. It is veryimportant that the producing of energy of dams constructed guess flowing of riversdetermination. General Directorate of Electrical Power Resources Survey andDevelopment Administration and General Directorate of State Hydraulic Worksguess for the determination flowing of river and they build many stations someplaces of rivers. But, this is not very trustworthy. Because these stations areinsufficient and definite quantity.This study is observed flow very vital another subject and with Artificial NeuralNetwork (ANN) was estimated for Kızılırmak River estimated of month createdmodels. Thus, this article was used of datums which found stations of KızılırmakRiver. Three models was created and this models was showed with graphics andviews.Datums of rainfalls and flows that were taken for flow from General Directorate ofElectrical Power Resources Survey and Development Administration stations ofSöğütlühan (1535), Yamula (1501) ve Bulakbaşı (1539) and for rainfall fromGeneral Directorate of State Hydraulic Works stations of Kayseri, Sivas ve Zara havebeen used with used ANN method for improvement models on Kızılırmak River.Three models have been improved to estimate flow station of Söğütlühan (1535).First model; Datums of rainfalls Kayseri, Sivas and Zara and datums of flowsYamula (1501) and Bulakbaşı (1539) have been used as inputs.Second model; Datums of rainfalls Sivas and Zara and datums of flows Yamula(1501) and Bulakbaşı (1539) have been used as inputs but not used rainfall station ofKayseri. Last model; only datums of flows Yamula (1501) and Bulakbaşı (1539)have been used as inputs. As a result all models had been compresioned and for allmodels had been seen with used ANN method estimate that can be used good results.Key Words : Flow, River, Artifical Neural Networks, Kızılırmak River.