Ardışık Gözlem İstasyonu Verileri ile Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon Yöntemi Kullanılarak Akım Tahmin Çalışması

Author:

TURHAN Evren1ORCID

Affiliation:

1. Adana Alparslan Türkeş Science and Technology University

Abstract

Nehir akım verilerinin sürekli olması su kaynakları üzerine inşa edilecek yapıların tasarımı aşamalarında oldukça önemlidir. Geçmiş zaman kayıtlı akım verileri ele alındığında eksik akımların söz konusu olduğu görülebilmektedir. Dolayısı ile hidrometeorolojik olarak eşdeğer gözlem istasyonu verileri kullanılarak literatürde farklı yöntemlerle tahmin çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmada hidrolojik süreçlerin lineer olmayan özellik göstermeleri nedeniyle Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon (ÇDOR) metodu ile akım tahmini değerlendirmeleri gerçekleştirilmiştir. Uygulama yeri olarak Seyhan ve Doğu Akdeniz Havzaları’ndaki aynı akarsu güzergahında yer alan ardışık akım gözlem istasyonları tercih edilmiştir. Çalışma sonucunda; 1729 nolu gözlem istasyonunun bağımsız; 1721 ve 1730 nolu istasyonların önceki 6 ay verilerinin ise bağımlı değişkenleri oluşturduğu modellemeler hem eğitim hem de test aşamaları için en yüksek korelasyon ve en düşük hata değerlerini vermiştir. 1829 nolu istasyonun bağımsız değişken; 1820 ve 1830 istasyonlarının ise bağımlı değişken olduğu model yapılarında sırasıyla 1 önceki ay ve 3 önceki ay giriş verilerinde en iyi sonuçlar görülmüştür. 1829-1830 istasyonları ile elde edilen Model-3 eğitim sonucu belirlilik katsayısı (R2) 0.943 olup, test sonucu ise 0.969 dolaylarında ortaya çıkmıştır. Bu modelde Ortalama Karesel Hata (OKH) sıfıra çok yakın olduğu için tüm modeller açısından en iyi değerlendirme kriteri olarak tespit edilmiştir.

Publisher

Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi

Subject

Community and Home Care

Reference29 articles.

1. Anusree, K., ve Varghese, K. O. (2016). Streamflow prediction of Karuvannur River Basin using ANFIS, ANN and MNLR models. Procedia Technology, 24, 101-108. https://doi: 10.1016/j.protcy.2016.05.015

2. Babacan, H. T., ve Saka, F. (2022). Makine öğrenmesi ile Aksu Deresi’nde akış tahmin modeli geliştirilmesi. Türk Hidrolik Dergisi, 6(1), 1-11.

3. Burgan, H. İ. (2022). Comparison of different ANN (FFBP GRNN RBF) algorithms and multiple linear regression for daily streamflow prediction in Kocasu river – Turkey. Fresenius Environmental Bulletin, 31(5), 4699-4708.

4. Dayan, F., Demirci, M., Üneş, F., ve Taşar, B. (2021). Nehirlerdeki katı madde miktarının Bulanık SMGRT yöntemi ile tahmini. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(4), 294-307.

5. Elektrik İşleri Etüt İdaresi (EİEİ) (2011). Akım gözlem yıllıkları, Ankara. (Erişim tarihi: 01.06.2022)

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3