Fırat ve Dicle Havzasındaki Akım ve Sediment Taşınımının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini ve Cbs Yöntemlerinin Kullanılması

AY M. (Yürütücü), KARACA Ö. F., YILDIZ A. K.

Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Araştırma Projesi, 2015 - 2017

Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
Destek Programı: BAP Araştırma Projesi
Başlama Tarihi: Kasım 2015
Bitiş Tarihi: Temmuz 2017
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Proje Özeti

Çalışma ile Fırat-Dicle Havzasında ölçülen akım ve sediment miktarlarının Yapay Sinir Ağları tekniğiyle tahmin edilebilme imkanları araştırılmış ve en uygun ağ yapısı belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaçla İleri Beslemeli ve Geri Yayılımlı ve Çok Katmanlı ağ yapıları karşılaştırılmıştır. Havzada akım gözlem istasyonlarından ölçülen aylık akım verileri ile sediment ölçüm değerleri kullanılmıştır. Ayrıca havza ile ilgili elde edilen verilerde CBS yardımıyla haritalar oluşturulmuştur. Haritalara göre en çok sediment miktarı Şırnak sınırındaki E26A006 ve Elazığ-Diyarbakır sınırındaki E21A002 nolu istasyonlarda çıkmıştır. Ayrıca Dicle nehrindeki sediment miktarı, Fırat nehrine oranla daha olduğu belirlenmiştir. Bu durum, sınır dışına nehirler ve akarsular yardımıyla sediment miktarının taşındığını gösteren önemli bir kanıttır. ÖEEİ Geri Yayılım algoritması ile yapılan eğitimler sonucunda en başarılı tek katmanlı ağ yapısı 1 nöronlu model olarak belirlenmiştir. LM Geri Yayılım algoritması ile yapılan denemelerde 2 gizli nörona sahip model en iyi sonucu vermiştir. Bu modelde test kümesi için Regresyon sayısı 0.7664 bulunmuştur. İki katmanlı ağ denemelerinde eğitim için LM Geri Yayılım algoritması kullanıldığında en başarılı ağ; birinci katmanında 4, ikinci katmanında 49 sayıda nöron bulunun ağ olarak bulunmuştur. Ağ yapılarında LM için MSE değerlerini gösteren grafikte görüldü gibi en başarılı 4-49 yapısındaki ağın test kümesi için regresyon sayısı 0.76631 olarak hesaplanmıştır.