Meteorolojik veriler kullanılarak yeraltı su seviyesinin genetik programlama ile tahmini
Estimation of groundwater level with genetic programming using meteorological data
Yazar: EMİN BABAYİĞİT
Danışman: DOÇ. DR. MURAT ÇOBANER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Tatlı su ihtiyacının önemli bir kısmı yeraltı suları tarafından karşılanmaktadır. Ancak yeraltı sularının kalitesinin ve miktarının meteorolojik verilere dikkat edilerek izlenmesi ve mevcut durumunun ortaya konması su yönetimi politikalarının geliştirilmesi ve su potansiyelinin hesaplanması bakımından gereklidir. 
Genetik programlama (GP) evrimsel tabanlı bir yaklaşımdır ve son yıllarda alternatif bir yapay zeka tekniği olarak kullanılmaktadır. GP, diğer yapay zeka tekniklerine göre değişkenler arasındaki ilişkilerden faydalanarak problemin bir matematiksel modelini ortaya koyabilme avantajına sahiptir. 
Bu tez çalışmasında, meteorolojik veriler ve geçmiş günlere ait yeraltı su seviyeleri kullanarak yeraltı su seviyelerini tahmin etmek amacıyla çeşitli matematiksel modeller geliştirilmiştir. Matematiksel modellerin geliştirilmesine yeni bir GP yaklaşımı olan çok-genli genetik programlama (ÇGGP) uygulanmıştır. ÇGGP ile model oluşturulmasında Karacaviran gözlem kuyusuna ait 2007-2010 zaman dilimini kapsayan 4 yıllık günlük veriler ile Develi meteoroloji istasyonuna ait günlük meteorolojik veriler kullanılmıştır. 2007 ve 2008 yıllarına ait veriler eğitim, 2009 yılına ait veriler doğrulama ve 2010 yılına ait veriler ise test amaçlı kullanılmıştır. Beş veya altı giriş parametrelerine göre 1, 7, 15, 30 ve 45 gün sonraki yeraltı su seviyelerini tahmin etmek için toplam 10 model oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin doğruluğu değerlendirilmiş ve çoklu doğrusal regresyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. ÇGGP modelleri ile elde edilen sonuçların çoklu doğrusal regresyon modellerine göre dört farklı kritere göre daha iyi olduğu tespit edilmiştir. ÇGGP kullanarak oldukça basit ve kullanışlı modeller ortaya konmuştur.

Abstract:
The significant portion of freshwater needs are met by ground water. However, paying attention to the monitoring of groundwater quality and quantity of meteorological data and to reveal the current situation is necessary for the calculation of the potential for water development and water management policies.
Genetic programming (GP) is an evolutionary-based approach and is used as an alternative to artificial intelligence techniques in recent years. GP has the advantage of revealing a mathematical model by using the relationships between variables.
In this thesis, various mathematical models has been developed to predict the groundwater levels by using meteorological data and previous days of groundwater levels. To the development of mathematical models, a new GP approach, multi-gene genetic programming (MGGP), was implemented. The daily data obtained from Karacaviran observation wells and Develi meteorological station covering the period of 4 years from 2007 to 2010 were used for the creation of models. The data of 2007 and 2008 were used for training while the data of 2009 and 2010 were used for validation and test purposes, respectively. According to five or six input parameters, a total of 10 models were formed to predict the groundwater levels of 1, 7, 15, 30 and 45 days beyond. The accuracy of the generated models were evaluated and compared with the multiple linear regression models. The results obtained with MGGP models was found to be better than multiple linear regression models based on four different criteria. Quite simple and useful models using MGGP been revealed.