SWAT ve yapay zekâ metotları ile akım tahmini
Flow forecast by SWAT and artificial intelligence methods
Yazar: CİHANGİR KÖYCEĞİZ
Danışman: DOÇ. DR. MERAL BÜYÜKYILDIZ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Hidrolojik modeller su yönetim stratejilerinin belirlenmesinde ve fiziksel problemlerin somutlaştırılmasında sıkça kullanılmaktadır. Belirlenen stratejilerin doğruluğunun test edilmesi, tahmin çalışmaları ve eksik verilerin tamamlanması bakımından hidrolojik modellerin geliştirilmesi önemlidir. Bu çalışmanın ilk aşamasında, fiziksel tabanlı bir model olan Soil and Water Assessment Tool (SWAT) Çarşamba Çayı membaı için akım tahmini amacıyla geliştirilmiştir. SWAT modelinde girdi olarak kullanılan fiziksel verilerin yanında, günlük meteorolojik veriler de kullanılmıştır. Çalışma 2003-2015 periyodu arasında gerçekleştirilmiştir. SWAT modelinin kalibrasyonu sürecinde SUFI-2 algoritması kullanılmıştır. İkinci aşamada geliştirilen SWAT modeli ile yapay zekâ metotları sınıfında değerlendirilen Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları (RTYSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) modelleri kıyaslanmıştır. Yapay zekâ metotlarının, SWAT modelinden daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Ancak SWAT modeli ile elde edilen sonuçların alansal incelemesinin yapılabilmesi ve akım modelinin çevresel etkiler göz önünde bulundurularak oluşturulması modelin sağladığı avantajların başında gelmektedir. Ayrıca SWAT modelinin başarısını etkileyen faktörler, modelin avantajları ve dezavantajları da çalışma kapsamında araştırılmıştır. Avantajlarının başında değişen durumlar altında tutarlı çözümler üretebilmesi gelirken, fazla sayıda girdiye sahip olması dezavantajları arasında bulunmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Destek Vektör Makineleri, Fiziksel tabanlı modeller, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları, Yapay zekâ metotları, SUFI-2, SWAT

Abstract:
Hydrological models are frequently used to determine water management strategies and to embody physical problems. They are important to test the validity of the strategies, the estimation studies and the completion of the missing data. In the first phase of this study, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT), a physically based model, was developed for the streamflow estimation of Çarşamba River upstream. In addition to the physical data used as input in the SWAT model, it has been used in daily meteorological data. The study was conducted in period 2003-2015. The SUFI-2 algorithm was used during the calibration of the SWAT model. In the second phase, Radial Based Neural Networks (RBNN) and Support Vector Machine (SVM) models were compared with the SWAT model. It has been determined that artificial intelligence methods are more successful than the SWAT model. However, the spatial examination be made of the results obtained by the SWAT model and the obtaining of streamflow model by taking into account the environmental impact is one of the advantages of the model. In addition, the factors affecting the success of the SWAT model, the advantages and disadvantages of the model were also investigated in this study. At the beginning of its advantages is the ability of producing solutions under changing circumstances. On the other hand, one of its disadvantages is that it has a lot of inputs.
Keywords: Artificial intelligence methods, Physically-based models, Radial Basis Neural Network, SUFI-2, Support Vector Machine, Soil and Water Assessment Tool