Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Veysel GÜMÜŞ; Oğuz ŞİMŞEK; N. Göksu SOYDAN; M. Sami AKÖZ; Kasım YENİGÜN

Article Details

Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Authors:

Veysel GÜMÜŞ | Oğuz ŞİMŞEK | N. Göksu SOYDAN | M. Sami AKÖZ | Kasım YENİGÜN

Publisher:

Dicle University

Journal:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 2, pp.309-318

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2016

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000950714

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640

Keywords:

Abstract:

 

Evaporation is a primary process of water and heat
 loss for most of lakes and therefore a main component
 in both their energy and water budgets. Accurate
 estimation of evaporation is necessary for water and
 energy budget studies, water quality surveys, water
 management and planning of hydraulic
 constructions.
 Evaporation is emerging as an important parameter
 in hydrological and meteorological studies and also
 it is important to estimate evaporation correctly for
 the development, controlling and management of the
 water resources. In recent years, artificial
 intelligence methods are becoming more popular
 among the researchers in hydrology and water
 resources management. In this study, Artificial
 Neural Network (ANN), Adaptive
 Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) and
 Gene Expressing Programming (GEP) were used to
 obtain the estimated monthly average evaporation.
 Using climatic data of monthly average temperature
 (oC), humidity (%) wind speed (m/s), pressure (hPa),
 solar radiation (cal / cm2) and sunshine duration
 (hours), the average monthly pan evaporation in
 Adana station was estimated. Creating different
 combinations of input parameters the results
 obtained from ANN, ANFIS and GEP were compared.
 According to the result obtained from different
 methods, all methods were found to be successful in
 estimating the evaporation but ANFIS method with 6
 input combination is determined to be most successful
 in all models created.

 

Buharlaşma, hidrolojik ve meteorolojik çalışmalarda önemli bir parametre olarak karşımıza çıkmakta ve
 buharlaşma tahmininin doğru yapılması ise su kaynaklarının geliştirilmesi, kontrol edilmesi ve yönetimi gibi
 çeşitli amaçlar için önem arz etmektedir. Son yıllarda, yapay zeka yöntemleri kullanan araştırmacılar
 arasında, hidroloji ve su kaynakları yönetimi konusu giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada,
 aylık ortalama buharlaşma tahminini elde etmek için Yapay Sinir Ağı (YSA), Bulanık Mantık Yapay Sinir Ağı
 (ANFIS) ve Gen Ekspresyon Programlama (GEP) yöntemleri kullanılmıştır. Aylık ortalama sıcaklık (Co), nem
 (%), rüzgar hızı (m/s), basınç (hPa), güneşlenme şiddeti (cal / cm2) ve güneşlenme süresi (saat) iklimsel
 verileri kullanılarak, Adana istasyonundaki aylık ortalama buharlaşma tahmin edilmiştir. Farklı girdi
 parametreleri kombinasyonları oluşturularak, YSA, ANFIS ve GEP metotları kullanılarak elde edilen sonuçlar
 karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde, kullanılan tüm metotların buharlaşma tahmininin kabul
 edilebilir derecede başarılı olduğu ancak ANFIS metodunda 6 girdili kombinasyonun, oluşturulan tüm
 modeller içerisinde en başarılı sonucu verdiği belirlenmiştir.

Article Details

Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Authors:

Veysel GÜMÜŞ | Oğuz ŞİMŞEK | N. Göksu SOYDAN | M. Sami AKÖZ | Kasım YENİGÜN

Publisher:

Dicle University

Journal:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 2, pp.309-318

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2016

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000950714

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640

Adana istasyonu

ANFIS

Buharlaşma tahmini

GEP

YSA

Issues

Article Details

Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Authors: Veysel GÜMÜŞ | Oğuz ŞİMŞEK | N. Göksu SOYDAN | M. Sami AKÖZ | Kasım YENİGÜN

Publisher: Dicle University

Journal: Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 2, pp.309-318

Document Type: Article

Publication Date: 11/2016

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000950714

Frequency: Quarterly

eISSN: 2146-4391

pISSN: 1309-8640

Adana istasyonu

ANFIS

Buharlaşma tahmini

GEP

YSA

Issues

Authors:

Veysel GÜMÜŞ | Oğuz ŞİMŞEK | N. Göksu SOYDAN | M. Sami AKÖZ | Kasım YENİGÜN

Publisher:

Dicle University

Journal:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 2, pp.309-318

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2016

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000950714

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640