İstanbul Boğazı akıntı yapısının istatistik ve belirsizlik yöntemleri ile modellenmesi
Modelling of the Bosphorus current structure using statistical and stochastic modeling techniques
Yazar: BURAK AYDOĞAN
Danışman: PROF. DR. ESİN ÇEVİK ; PROF. DR. YALÇIN YÜKSEL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering ; İstatistik = Statistics
Dizin: ANFIS = ANFIS ; Akıntı ölçümü = Current measurement ; Akış analizi = Flow analysis ; Akış modelleri = Flow models ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık modelleme = Fuzzy modelling ; Tabakalı akımlar = Stratified flow ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İstanbul Boğazı = Bosphorus

Özet:
İstanbul Boğazı'nda belirli bir konumdaki akım yapısı çok değişkenli doğrusal modelleme, ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağları (İBGY YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım motoru (ANFIS) yöntemleri kullanılarak modellenmiştir. Geliştirilen modellerin kurulumu ile eğitim ve doğrulama aşamalarında İstanbul Boğazı'nın güneyindeki bir konumda, bir yıl boyunca toplanan eş zamanlı akıntı hızı, atmosfer basıncı, rüzgâr hızı ve yönü ile su seviyesi verileri kullanılmıştır. Veri setlerinin istatistiksel analizi yapılmış ve frekans histogramları oluşturulmuştur. Çok değişkenli doğrusal modeller ve İBGY YSA modelleri ile derinlik boyunca beş metre aralıklarla akıntı hızları tahmin edilmiştir. İBGY YSA modellerinde çok sayıda farklı girdi kombinasyonlarının değerlendirilmesiyle, girdi kombinasyonu ile model doğrulukları arasındaki ilişki incelenmiştir. Ayrıca modellerde kullanılan gizli hücre sayısının model doğruluğu üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bunlara ilaveten aynı konumda 12 saate kadar ileri zamanlı tahmin yapan modeller geliştirilmiştir. ANFIS modelleme tekniği kullanılarak yine aynı konumda yüzey, taban ve ara derinliği temsil eden üç farklı derinlikteki akıntı hızlarını tahmin eden modeller geliştirilmiştir. Girdi kümelerinin bulanık alt küme sayılarının model doğruluğu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Modellemede kullanılan veri setlerinin analizi sonucunda Boğaz'da akıntı hızları üzerinde en etkili parametrenin Marmara Denizi ile Karadeniz arasındaki su seviyesi farkı olduğu görülmüştür. İBGY YSA modelleri ile tabakalı akıma sahip boğazlarda seçilen bir konumdaki her derinlikteki vektörel akıntı hız bileşenlerinin çok yüksek doğrulukta, gerçek zamanlı olarak tahmin edilmesinin mümkün olduğu görülmüştür. Geliştirilen ileri zamanlı tahmin modelleri değerlendirildiğinde ise, özellikle üç saate kadar ileri zamanlı tahminlerin oldukça başarılı olduğu görülmüştür. ANFIS modelleri YSA modellerine göre çok daha az girdiye sahip olmakla birlikte, model başarıları YSA modellerine yakın bulunmuştur.

Abstract:
Current structure in a specific location in the Strait of Istanbul is modeled using the methods; multivariate linear modeling, feed-forward back propagation artificial neural networks (FFBP ANN) and adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS). A yearly concurrent measurements of current speeds, atmospheric pressures, water levels, wind speeds and directions collected at a station located at the south of Bosphorus, were used for creation, training and verification of the developed models. Statistical analysis of data sets, and frequency histograms were created. Current speeds from multivariate linear models and FFBP ANN models were estimated along the depth with five meter intervals. In the FFBP ANN models, the relationship between input combinations and the model accuracy was examined by evaluation of number of different input combinations. Also the effect of the used number of hidden cells on the model accuracy was investigated. In addition up to 12 hours forecast models were developed for the same location. Also ANFIS models predicting the current speeds were developed for three different depths representing surface, base and intermediate depth. The effect of the number of fuzzy sub-sets of input sets on the model accuracy was investigated. By the analysis of the data sets used in the modeling, the most influential parameter on the Bosphorus current velocities was found as the water level difference between the Marmara Sea and the Black Sea. It was concluded that the real-time and high accuracy prediction of the current velocities for all depths at a given location in straits with a stratified flow system is possible by using FFBP ANN models. By the evaluation of forecast models, especially up to 3 hours forecast models were found to be quite successful. ANFIS models according to the ANN models gave good results, although they have much less input.