Türkiye yağış miktarlarının yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşümü yöntemleri ile tahmini
Estimation of Turkish precipitation data using artificial neural networks and wavelet transformation method
Yazar: TURGAY PARTAL
Danışman: DOÇ. DR. ERCAN KAHYA ; DOÇ. DR. H. KEREM CIĞIZOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Meteoroloji = Meteorology ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Tahmin = Estimation ; Türkiye = Turkey ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yağış miktarı = Precipitation amount

Özet:
Bu çalısmada, Türkiye günlük meteorolojik verileri kullanılarak, yapay sinir agları vedalgacık analizi metotlarıyla günlük yagıs verilerinin tahmin edilmesi amaçlanmıstır.Yagıs tahmini üzerine, meteorolojik veriler yardımıyla genis kapsamlı bir tahminmodeli, YSA ve dalgacık analizlerinin bir uygulaması olarak ilk kez ortaya konmustur.lk defa bu çalısmada yagıs tahmini amacıyla yapay sinir agları yöntemi ile birliktekullanılan dalgacık dönüsümü verilerin hem zaman hem de frekans ortamındaincelenmesine olanak saglar. Özellikle son yıllarda, meteorolojik ve hidrolojikdegiskenler üzerinde de çesitli uygulamaları olan dalgacık analizi, verilerin periyodik vekarakteristik yapısının belirlenmesinde kullanılan, verilerin fiziksel yapısının bazıözelliklerinin ortaya çıkarılmasında faydalı olan bir yöntemdir. Çalısmada günlük yagıstahmini yapmak için, Türkiye genelinde dagılmıs gözlem istasyonlarına ait günlükmeteorolojik veriler kullanılmıstır. Bu veriler önce homojenlik analizlerinden geçirilmisve daha sonra homojenlik açısından uygun olan 14 istasyona ait veriler tahmin yapmakiçin seçilmistir. Çalısmada önce orijinal meteorolojik veriler ile yapay sinir aglarının üçfarklı algoritması, yagıs tahmini yapmak amacıyla kullanılmıs, sonra ölçülmüsmeteorolojik verilerin ayrık dalgacık dönüsümü bilesenleri kullanılarak yagıs tahminiyapılmıstır. Sonuçta dalgacık-YSA yöntemlerinin performansının daha iyi oldugubulunmustur. Dalgacık dönüsümü yapay sinir aglarının basarısını oldukça arttırmıstır.Performans ölçütleri açısından en iyi soncu Dalgacık-BGYSA yöntemi vermistir.Anahtar Kelimeler: Yapay sinir agları, Dalgacık dönüsümü, Yagıs, Türkiye, Tahmin

Abstract:
In this study, wavelet transforms and Artificial Neural Networks (ANN) have beenapplied to estimate the daily precipitation of Turkish meteorological data. Each of themeteorological data considered as input for the ANN model was decomposed intowavelet sub-series (DWs) by Discrete Wavelet Transform (DWT). Then, ANNconfiguration is constructed with appropriate DWs as input, and original precipitationtime series as output. Wavelet transform, which can produce a good local representationof the signal in both the time and frequency domains, provides considerable informationabout the structure of the physical process to be modeled and has positive effects onANN modeling ability. Because of these reasons, coupling wavelets with ANN canprovide significant advantages. In this study, wavelet transforms and artificial neuralnetworks have been applied to estimate the daily precipitation on Turkishmeteorological data for the first time. Meteorological data obtained from DM (Turkishstate meteorological services) were investigated for this study. Homogeneous analysiswas applied by five different homogeneous tests to data. Then 14 stations were selectedfor precipitation estimation. In this study, firstly, precipitation estimation was appliedwith three different algorithm of artificial neural networks. Later wavelet transformsand ANN has been applied to estimate the daily precipitation. The estimationperformance of the wavelet-ANN model is more superior to comparing with theperformance of a classically trained ANN model and multi linear regression model.Keywords: Artificial neural network, Wavelet transforms, Precipitation, Turkey,Estimation