ABSTRACT In this study, the estimation of the missing flow records, which was obtained from number 2178 flow monitoring station in Fırat basin, is fulfilled by using correlation and neural networks(NN). The missing data of number of 2178 station are completed from the number of 2164 station which is on the Göynük stream. Firstly, a NN model was constructed using number 2164 and 2178 station flow records and later missing flow record of number 2178 station was estimated using this NN model. While constructing the neural network model, Levenberg-Marquart back propagation algorithm was used. The validation of the model is tested with 3-fold cross validation test. The results that were obtained with both correlation and neural networks are compared. It is concluded that the results obtained NN methods are more reliable than correlation methods.

ÖZET Bu çalışmada, Fırat Havzası'nda bulunan 2178 nolu Akım Gözlem İstasyonundaki (AGİ) eksik akım verilerinin, Korelâsyon ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile tahmini yapılmıştır. 2178 nolu istasyonun eksik verileri, aynı havzada ve aynı akarsu olan Göynük Çayı üzerinde bulunan 2164 nolu AGİ verileri kullanılarak tamamlanmıştır. 2164 ve 2178 nolu istasyonlara ait akım verileri kullanılarak önce bir YSA modeli oluşturulmuş, daha sonra da bu YSA modeli kullanılarak 2178 nolu akım gözlem istasyonundaki eksik akım verilerinin tahmini yapılmıştır. YSA modeli oluşturulurken Levenberg–Marquardt geriye yayılım algoritması kullanılmıştır. Modelin geçerliliği test edilirken üç katlı çapraz geçerlilik yöntemi kullanılmıştır. Söz konusu istasyon için korelasyon ve YSA metotları ile elde edilen araştırma sonuçları birbirleriyle karşılaştırılmış ve YSA ile elde edilen sonuçların daha güvenilir olduğu sonucuna varılmıştır.