Thesis Details

Yapay zeka yöntemleri ile GAP bölgesindeki aylık tava buharlaşma değerlerinin tahmin edilmesi = Estimation of monthly pan evaporation in the GAP region with artificial intelligence methods

Authors:

Yeşiltaş, Yunus

Publisher:

Harran Üniversitesi

Main Topics:

Civil engineering

Document Type:

Thesis

Program Type:

Master

Publication Date:

12/2017

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000099815

Descriptors:

CIVIL ENGINEERING

Abstract

In this study, pan evaporation are estimated for eight meteorological stations in the GAP region, where the evaporation rate is highest in Turkey. Monthly pan evaporations are estimated with Artificial Neural Networks (ANN), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Gene-Expression Programming (GEP) and Multiple Linear Regression (MLR) methods using weather parameters of temperature, wind speed, relative humidity, air pressure, solar radiation and number of open days per month. The measured and estimated evaporation values for the three different input combinations are compared according to R2, Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) values. According to the pan evaporation estimates made by different methods for all the stations, the GEP and MLR methods are given better results than ANN and ANFIS methods. It has been shown that only the temperature and wind speed are used as inputs in estimation of pan evaporation, although it has few input data, it gives good results and can be used successfully in practice.

Bu çalışmada Türkiye'nin buharlaşma oranının en yüksek olduğu Güney Doğu Anadolu Bölgesi'nde(GAP) bulunan sekiz istasyona ait tava buharlaşma değerleri tahmin edilmiştir. Ölçülen uzun sürelisıcaklık, rüzgâr hızı, nisbi nem, basınç, güneşlenme şiddeti ve aylık açık gün sayısı parametrelerikullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA), Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi(ANFIS), Gen Ekspresyon Programlama (GEP) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri ileaylık tava buharlaşması tahmini yapılmıştır. Üç farklı girdi kombinasyonu için ölçülen buharlaşmadeğerleri ile tahmin edilen buharlaşma değerleri arasında R2, Ortalama Karesel Hata (OKH) veOrtalama Mutlak Hata (OMH) değerleri karşılaştırma kriteri olarak kullanılmıştır. Tüm istasyonlar için farklı yöntemlerle yapılan tava buharlaşma tahminleri incelendiğinde, GEP ve ÇDR yöntemlerininbaşarılı sonuçlar verdiği belirlenmiştir. Çalışma kapsamında, sadece sıcaklık ve rüzgâr hızıparametrelerinin girdi olarak ele alındığı kombinasyonun az girdi verisine ihtiyaç duymasına rağmenoldukça başarılı sonuçlar verdiği ve uygulamada başarılı bir şekilde kullanılabileceği sonucunavarılmıştır.

Thesis Details

Yapay zeka yöntemleri ile GAP bölgesindeki aylık tava buharlaşma değerlerinin tahmin edilmesi = Estimation of monthly pan evaporation in the GAP region with artificial intelligence methods

Authors: Yeşiltaş, Yunus

Publisher: Harran Üniversitesi

Main Topics: Civil engineering

Document Type: Thesis

Program Type: Master

Publication Date: 12/2017

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000099815