Kıyı boyu katı madde taşınımının bulanık mantık yöntemi ile modellenmesi
Estimation of longshore sediment transport rate using fuzzy logic method
Yazar: HANDE ASENA YUMUK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HAVVA ANIL GÜNER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Kıyı boyu katı madde taşınım miktarının doğru olarak belirlenmesi, kıyı mühendisliği için oldukça önemli bir konudur. Kıyı boyu katı madde taşınımının doğru olarak tahmin edilmesi ile kıyı morfolojisinde meydana gelebilecek değişimler ve kıyı yapılarının kıyı çizgisine etkileri belirlenebilmektedir. Bu amaçla birçok yöntem geliştirilmiştir. Ancak oldukça karmaşık bir kıyısal işlem olan kıyı boyu katı madde taşınımı için yeterli güvenilirlikte sonuçlar elde edilememektedir. Bu sebeple çalışmada katı madde taşınımını yeterince doğru tahmin edecek ve tüm dalga koşullarında uygulanabilecek yeni bir kıyı boyu katı madde taşınım modeli kurulması amaçlanmıştır. Bu modelin geliştirilmesiyle pratik ve hızlı kullanımın yanı sıra saha ve laboratuar ölçüm verileri ile kalibre edilerek birçok deterministik modelde görülen belirsizliklerin en az seviyede içerilmesi hedeflenmiştir.Bu çalışmada kıyı boyu katı madde taşınımı, bulanık mantık yöntemi ile modellenmiştir. Bu amaçla bulanık çıkarım sistemi (FIS) ve bulanık çıkarım sistemi ile yapay sinir ağlarının birlikte kullanıldığı uyarlanabilir ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak kıyı boyu katı madde taşınım modelleri geliştirilmiştir. Bulanık mantık yöntemi ile kıyı boyu katı madde taşınımının modellenmesinde Kamphuis'den (2008) elde edilen kıyı boyu katı madde taşınımı ölçüm verilerinden yararlanılmıştır. Modellerden hesaplanan veriler ile Kamphuis (2008) ölçüm verileri karşılaştırılarak modellerin tahmin kapasitesi belirlenmiştir. En uygun yaklaşımın ANFIS yöntemi kullanılarak geliştirilen bulanık mantık modeli olduğu görülmüştür. Bu modelin sonuçları gerek saha gerekse laboratuar ölçüm verileri ile karşılaştırıldığında en küçük HKOK (hata karelerinin ortalamasının karekökü= 0.0058) değerine ve en yüksek korelasyon katsayısına (R= 0.98) sahip olduğu belirlenmiştir.Çalışmanın son aşamasında, kıyı boyu katı madde taşınımı için geliştirilen bulanık mantık modelleri arasından tahmin kapasitesi en yüksek olan model kullanılarak Karaburun kıyı alanında meydana gelen net ve toplam kıyı boyu katı madde taşınım miktarı belirlenmiştir. Model ile hesaplanan net kıyı boyu katı madde taşınım debisi dikkate alınarak Karaburun bölgesinin kıyı sınıflandırması yapılmıştır. Karaburun bölgesinde meydana gelen kıyı boyu katı madde taşınımının ve kıyı sınıfının belirlenmesi amacıyla Arı (2009) tarafından Karaburun kıyı alanında gerçekleştirilen saha ölçüm verileri kullanılmıştır.Anahtar Kelimeler: Kıyı boyu katı madde taşınımı, bulanık mantık, bulanık çıkarım sistemi (FIS), uyarlanabilir ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), kıyı sınıflandırılması

Abstract:
An important task for coastal engineers is to predict the longshore sediment transport rate accurately. With correct estimation of the longshore sediment transport rate, it is possible to predict beach morphology changes and the influence of coastal structures on the coastline. For this purpose lots of determination systems have been suggested until now. However there is still no precise prediction model of longshore sediment transport rate since it is a highly complex littoral process. For this reason it is purposed to develop a new longshore sediment transport model that can give an accurate prediction for longshore sediment transport rate and be used for every wave energy level. By the development of this model, it is aimed to gain a practical and rapid determination of longshore sediment transport rate and include less uncertainities in the model by means of calibration against the field and laboratuary data.In this study, a fuzzy inference system was developed to estimate the longshore sediment transport rate. For this purpose longshore sediment transport models were developed by using fuzzy inference system (FIS) and adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS), the combination of fuzzy inference system and neural networks. The measurement data obtained from Kamphuis (2008) was used during the development of the model. The performance of the models were determined by comparing the predicted values from the models with the measurement data obtained from Kamphuis (2008). It was seen that the model calculated the longshore sediment transport values with best prediction was developed with ANFIS. When the ANFIS model?s prediction values were compared with both field and experiment measurement data set, it was found that the ANFIS model gives the lowest RMSE (root mean square error= 0.0058) and the highest R (correlation coefficient= 0.98).In the last step of the study, net and total longshore sediment transport rates were calculated using the model with the best prediction capacity. The coastal classification of Karaburun zone was predicted by considering the net longshore sediment transport rate which was calculated using the model. For the purpose of estimating the longshore sediment transport rate and the coastal classification, the measurement data obtained from Arı (2009) that were observed in Karaburun coastal zone were used.Keywords: Longshore sediment transport, fuzzy logic, fuzzy inference system, adaptive network based fuzzy inference system, coastal classification