Akarsulardaki sediment taşınımının yapay sinir ağları ve anfıs yöntemleri kullanılarak tespiti

MakaleYalnız künye

Özet

İçme suyu ile kullanma suyunun temini, akarsulardaki kirlilik seviyesi ve baraj, bağlama gibi su yapılarınınprojelendirilmesi gibi çalışmalarda sediment miktarının tahmini çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerindeki Göynük Çayı, Murat Nehri ve Peri Suyu gibi nehirler sediment taşınımı konusunda irdelenmiştir. Bölgedeki istasyonlar için yapay sinir ağları (YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) gibi yöntemler denenmiştir. Bu üç istasyona ait uygulamalarda debi(Q), sediment(Qs), sıcaklık(T) ve yağış(P) verilerinden faydalanılmıştır. Bu veriler ile üç istasyon için sediment tahmin modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modeller hem eğitim hem de test aşamalarında regresyon katsayısı (R2) ve ortalama yüzde hatası (OYH) bakımından karşılaştırılmıştır. Regresyon katsayısı bakımındaneğitim ve test aşamalarında en başarılı sonuç yapay sinir ağlarından elde edilmiştir. Ortalama yüzde hatası bakımından ise YSA ve ANFIS yöntemlerinden hem eğitim hem de test aşamalarında birbirlerine yakın sonuçlar elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

RDL Kalıcı Bağlantı (PID)
https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/munzur/6832Resmi atıflarda kullanılan kalıcı adres
İndeks kayıtları
Kaydın indeks veri tabanlarındaki sayfası (aktarımda alınan kayıt numarasıyla). Erişim, indeksin kendi koşullarına bağlıdır.
Atıflar
TR Dizin
4
Her kaynağın kendi saydığı toplam atıf; aktarım ve zenginleştirme sırasında alındı.
Tam Kayıt
AlanDeğerDil
dc.contributor.authorAcar, Ramazan
dc.contributor.authorSaplioglu, Kemal
dc.date.accessioned2026-10-28T15:12:05.261142903Z
dc.date.available2026-10-28T15:12:05.261142903Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractİçme suyu ile kullanma suyunun temini, akarsulardaki kirlilik seviyesi ve baraj, bağlama gibi su yapılarınınprojelendirilmesi gibi çalışmalarda sediment miktarının tahmini çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerindeki Göynük Çayı, Murat Nehri ve Peri Suyu gibi nehirler sediment taşınımı konusunda irdelenmiştir. Bölgedeki istasyonlar için yapay sinir ağları (YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) gibi yöntemler denenmiştir. Bu üç istasyona ait uygulamalarda debi(Q), sediment(Qs), sıcaklık(T) ve yağış(P) verilerinden faydalanılmıştır. Bu veriler ile üç istasyon için sediment tahmin modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modeller hem eğitim hem de test aşamalarında regresyon katsayısı (R2) ve ortalama yüzde hatası (OYH) bakımından karşılaştırılmıştır. Regresyon katsayısı bakımındaneğitim ve test aşamalarında en başarılı sonuç yapay sinir ağlarından elde edilmiştir. Ortalama yüzde hatası bakımından ise YSA ve ANFIS yöntemlerinden hem eğitim hem de test aşamalarında birbirlerine yakın sonuçlar elde edilmiştir.
dc.identifier.eissn2564-6605
dc.identifier.endpage450
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage437
dc.identifier.urihttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/munzur/6832
dc.identifier.volume9
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.subjectSu Kaynakları
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği
dc.subjectFizik, Uygulamalı
dc.subjectİstatistik ve Olasılık
dc.titleAkarsulardaki sediment taşınımının yapay sinir ağları ve anfıs yöntemleri kullanılarak tespiti
dc.typeArticle
rdl.citation.trdizin4
rdl.source.indexTRDIZIN