Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile havza modellemesi
Modeling of watershed using adaptive neuro-fuzzy inference system approach
Yazar: MAHMUT FIRAT
Danışman: Y.DOÇ.DR. MAHMUD GÜNGÖR
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜTEZ ÖZET BİLDİRİ FORMUİNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALISİNİRSEL BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE HAVZA MODELLEMESİMahmut FIRATÖZETSu kaynaklarının doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin edilmesi, su kaynaklarının yönetimi,planlanması ve geliştirilmesi için oldukça önemlidir. Ayrıca, akarsuda taşınan katı madde miktarı, özellikle,toprak koruma çalışmaları, biriktirme haznelerinin planlaması ve işletilmesi, çevresel kirlenme ve korumaçalışmaları için oldukça önemli bir parametredir. Bu çalışmada, Sinirsel Bulanık Mantık Yönteminin (ANFIS)günlük akarsu akış ve katı madde miktarının tahmin edilmesinde uygulanabilirliliği araştırılmıştır. Bu amaçla,Türkiye'nin batısında yer alan Büyük Menderes havzası uygulama alanı olarak seçilmiştir. ANFIS yöntemi ileBüyük Menderes havzasında, dört akarsu kolu için farklı giriş yapısına sahip akış ve katı madde tahminmodelleri geliştirilmiştir. Daha hassas ve güvenilir bir tahmin için, çapraz geçerlilik (cross validation) yöntemikullanılarak eğitim/test veri setleri düzenlenmiş ve her bir set için eğitim gerçekleştirilmiştir. Modellerindavranışlarını değerlendirmek için çeşitli ölçütler dikkate alınmıştır. ANFIS sonuçları gözlem verileri ilekarşılaştırılmış ve performansları değerlendirilmiştir. Daha güvenilir bir değerlendirme yapmak için, en uygunmodeller Yapay Sinir Ağları (YSA) ile de eğitilerek test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ANFIS yönteminin, akışve katı madde modellenmesinde ve tahmin edilmesinde başarılı bir şekilde uygulanabileceğini göstermiştir.

Abstract:
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜTEZ ABSTRACT BİLDİRİ FORMUDOCTOR OF PHILOSOPHY PROGRAM IN CIVIL ENGINEERINGMODELING OF WATERSHED USING ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM APPROACHMahmut FIRATABSTRACTAccurate forecasting of water resources is quite important for sustainable management and planning ofwater resources. In addition, sediment yield carried in a stream is especially effective parameter forenvironmental protection and pollution, control and conservation, soil conservation, planning and operation ofreservoirs. In this study, applicability and capability of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) wasinvestigated in forecasting of daily river flows and sediment yields. For this purpose, Great MenderesCatchment, located in the west of Turkey, was selected as case study area. The river flow and sediment yieldforecasting models having various input structures were developed using ANFIS method. In order to get moreaccurate and reliable estimation, the training and testing data sets were arranged by cross validation methodand training process for each training data sets was implemented. Some criteria of performance evaluation werecalculated to evaluate the performances of forecasting models and the results of ANFIS models and fieldobserved values were compared. The best fit models were also trained and tested by Artificial Neural networks(ANN) to get more accurate comparison and the results of ANFIS and ANN models were also compared andevaluated. The results of ANFIS model have shown that ANFIS can be applied successfully and provides highaccuracy and reliability for river flow and sediment yield forecasting.