K-Means Kümeleme Algoritması Kullanılarak Oluşturulan Yapay Zekâ Modelleri ile Sediment Taşınımının Tespiti
K-Means Kümeleme Algoritması Kullanılarak Oluşturulan Yapay Zekâ Modelleri ile Sediment Taşınımının Tespiti
Yazar: Saplıoğlu, Kemal; Acar, Ramazan
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 9 No. 1, 2019
Anahtar kelimeler: Sediment,K-means,ANFIS,Yapay Sinir Ağları,Regresyon

Akarsulardaki kirlilik seviyelerinin tespiti,kullanma ve içme sularının tedarik edilmesinde, hem baraj hem de bağlama gibisu yapılarının proje aşamasında sediment yükünün doğru bir şekilde tespitedilmesi çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerinde bulunan üç akımgözlem istasyonu (AGİ) için yapay zekâ yöntemlerinden uyarlamalı ağ tabanlıbulanık çıkarım sistemi (ANFIS), yapay sinir ağları (YSA) ve çoklu doğrusalregresyon (MLR) gibi yöntemler denenmiştir. Oluşturulan ANFİS modellerinin kümesayılarının seçiminde ise K-means kümeleme algoritmasından yararlanılmıştır. Yapılan çalışmalarda her bir istasyona aitsediment (Qs), yağış (P), debi(Q) ve sıcaklık (P) verilerikullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak her bir istasyon için sediment tahminmodeli geliştirilmiştir. Oluşturulan modelde girdi değişkeni olarak yağışıngerçekleştiği günkü değeri (P), yağışın gerçekleştiği günün bir gün öncesindekideğeri (P-1), debi ve sıcaklık değerleri, çıktı değişkeni olarak isesediment konsantrasyonu kullanılmıştır. Oluşturulan bu model tüm istasyonlariçin hem eğitim hem de test aşamalarında sırasıyla regresyon katsayısı (R2)ve ortalama yüzde hatası (OYH) bakımından karşılaştırılmıştır. Yapılananalizler sonucunda, K-means kümeleme algoritması ile alt küme sayısıbelirlenerek oluşturulan ANFIS modelinin hem alt küme sayısı rastgeleoluşturulan ANFIS modellerine göre hem de YSA ve MLR modellerine göre dahabaşarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Ayrıca, YSA ve ANFIS yöntemlerimodellerinin MLR yöntemi modeline göre gözlenen değerlere daha yakın sonuçlarelde ettiği görülmüştür.

Akarsulardaki kirlilik seviyelerinin tespiti,kullanma ve içme sularının tedarik edilmesinde, hem baraj hem de bağlama gibisu yapılarının proje aşamasında sediment yükünün doğru bir şekilde tespitedilmesi çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerinde bulunan üç akımgözlem istasyonu (AGİ) için yapay zekâ yöntemlerinden uyarlamalı ağ tabanlıbulanık çıkarım sistemi (ANFIS), yapay sinir ağları (YSA) ve çoklu doğrusalregresyon (MLR) gibi yöntemler denenmiştir. Oluşturulan ANFİS modellerinin kümesayılarının seçiminde ise K-means kümeleme algoritmasından yararlanılmıştır. Yapılan çalışmalarda her bir istasyona aitsediment (Qs), yağış (P), debi(Q) ve sıcaklık (P) verilerikullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak her bir istasyon için sediment tahminmodeli geliştirilmiştir. Oluşturulan modelde girdi değişkeni olarak yağışıngerçekleştiği günkü değeri (P), yağışın gerçekleştiği günün bir gün öncesindekideğeri (P-1), debi ve sıcaklık değerleri, çıktı değişkeni olarak isesediment konsantrasyonu kullanılmıştır. Oluşturulan bu model tüm istasyonlariçin hem eğitim hem de test aşamalarında sırasıyla regresyon katsayısı (R2)ve ortalama yüzde hatası (OYH) bakımından karşılaştırılmıştır. Yapılananalizler sonucunda, K-means kümeleme algoritması ile alt küme sayısıbelirlenerek oluşturulan ANFIS modelinin hem alt küme sayısı rastgeleoluşturulan ANFIS modellerine göre hem de YSA ve MLR modellerine göre dahabaşarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Ayrıca, YSA ve ANFIS yöntemlerimodellerinin MLR yöntemi modeline göre gözlenen değerlere daha yakın sonuçlarelde ettiği görülmüştür.