Yapay Sinir Ağları ile Şanlıurfa İstasyonunun Kuraklığının Tahmini

Kuraklığın erken tahmin edilmesi, kuraklığın olası olumsuz etkilerinin azaltılabilmesini sağlayabilir. Bu amaçla geliştirilen indisler ise geçmişe dönük kuraklığın belirlenmesini sağlamaktadır. Geçmiş dönemlere ait indis ve yağış verileri kullanılarak oluşması muhtemel kuraklığın tahmin edilmesi, erken uyarı sistemlerinin kurulabilmesine imkân tanıyabilecektir. Bu çalışmada, Şanlıurfa istasyonuna ait 1938-2014 yılları arasındaki yağış verileri ile hesaplanan Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SYİ) değerleri, geçmiş yağış ve kuraklık indisi değerleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Kuraklığın tahmin edilmesinde İleri Beslemeli Geri Yayınımlı Sinir Ağır (İBGYSA) yöntemi kullanılmıştır. 1937-1990 yılları arasındaki değerler eğitim, 1991-2014 yılları arasındaki değerler ise test verisi olarak kullanılmıştır. 1, 3, 6 ve 12 aylık kuraklık indis değerlerinin tahmini için, her bir zaman ölçeğinde 16 model kullanılmıştır. Şanlıurfa istasyonu için 6 ve 12 aylık kuraklık indislerinin tahmininde yapay sinir ağları yönteminin uygulanabilir olduğu belirlenmiştir.

___

  • M. E. Keskin, Ö. Terzi, E. D. Taylan, ve D. Küçükyaman, Meteorological Drought Analysis Using Data-Driven Models For The Lakes District, Turkey, Hydrological Sciences Journal, Vol. 54, Pp. 1114-1124, 2009.
  • S. Barua, A. W. M. Ng, ve B. J. C. Perera, Artificial Neural Network–Based Drought Forecasting Using A Nonlinear Aggregated Drought Index, Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 17, Pp. 1408-1413, 2012.
  • A. Belayneh, J. Adamowski, B. Khalil, ve B. Ozga-Zielinski, Long-Term Spi Drought Forecasting In The Awash River Basin In Ethiopia Using Wavelet Neural Network and Wavelet Support Vector Regression Models, Journal of Hydrology, Vol. 508, Pp. 418-429, 2014.
  • P. Cutore, G. Di Mauro, ve A. Cancelliere, Forecasting Palmer Index Using Neural Networks and Climatic Indexes, Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 14, Pp. 588-595, 2009.
  • U. G. Bacanli, M. Firat, ve F. Dikbas, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System For Drought Forecasting, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 23, Pp. 1143-1154, 2008.
  • A. F. Marj ve A. M. J. Meijerink, Agricultural Drought Forecasting Using Satellite Images, Climate Indices and Artificial Neural Network, International Journal of Remote Sensing, Vol. 32, Pp. 9707-9719, 2011.
  • S. Morid, V. Smakhtin, ve K. Bagherzadeh, Drought Forecasting Using Artificial Neural Networks and Time Series of Drought Indices, International Journal of Climatology, Vol. 27, Pp. 2103-2111, 2007.
  • A. K. Mishra ve V. R. Desai, Drought Forecasting Using Feed-Forward Recursive Neural Network, Ecological Modelling, Vol. 198, Pp. 127-138, 2006.
  • V. Gümüş, N. G. Soydan, O. Şimşek, M. S. Aköz, ve M. S. Kırkgöz, Yağış-Akış İlişkisinin Belirlenmesinde Farklı Yapay Sinir Ağı Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 28, P. 37, 2013.
  • V. Gümüş ve M. E. Kavşut, Zamanti Nehri-Ergenusağı İstasyonu Eksik Aylık Akım Verilerinin Tahmini, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 1, Pp. 81-91, 2013.
  • V. Gümüş, O. Şimşek, N. G. Soydan, ve M. E. Kavşut, Estimation of Monthly Pan Evaporation Using Different Artificial Intelligence Methods In Kahramanmaraş Station In 11th International Congress On Advances In Civil Engineering, İstanbul, Türkiye, 2014.
  • V. Gümüş, O. Şimşek, N. G. Soydan, M. S. Aköz, ve K. Yenigün, Adana İstasyonunda Buharlaşmanın Farklı Yapay Zeka Yöntemleri Ile Tahmini, Dicle Üniversitesi Mühendislik Dergisi, Vol. 7, Pp. 309-318, 2016.
  • V. Gümüş, A. Başak, ve N. Oruç, Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (Syi) Yöntemi Ile Şanlıurfa İstasyonunun Kuraklık Analizi, Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, Vol. 1, Pp. 36-44, 2016.
  • R. Lippmann, An Introduction to Computing with Neural Nets, Ieee Assp Magazine, Vol. 4, Pp. 4-22, 1987.
  • D. W. Marquardt, An Algorithm For Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters, Journal of The Society For Industrial and Applied Mathematics, Vol. 11, Pp. 431-441, 1963.
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Gazi Üniversitesi , Fen Bilimleri Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Büyük ölçekli veri setleri için GPU hızlandırmalı melez bir GA-SVM: Cu-GA-SVM

Musa PEKER, Osman ÖZKARACA

Stronsiyum Katkılı Biyocam ve Bakır Nanoparçacıklarından 3D Kompozit Yapı İskelesi Üretimi

Ayşe ÖZYUĞURAN

Makale Başlığı Karbon Kaplı Nano-Bor Kullanılarak Hazırlanan Süperiletken MgB2 Numunelerde Magnezyum Kaynağının Yapısal ve Elektriksel Özellikler Üzerindeki Rolü

Serap SAFRAN

Önalaşımlı NiTi ŞBA Tozlarında B19 – R – B2 ve B19 – B2 Dönüşümlerine Sıcaklık ve Deformasyonun Etkileri

Bülent BOSTAN, Ekrem Emre ELVERİŞLİ, Sinan AKSÖZ, Gülizar ALTINIŞIK

NiTi ŞBA Tozlarında B2-R-B19' Fazlarına Sıcaklık ve Deformasyonun Etkilerinin İncelenmesi

Sinan AKSÖZ, Gülizar ALTINIŞIK, Ekrem Emre ELVERİŞLİ, Bülent BOSTAN

Yüzey Yerleştirmeli Kalıcı Mıknatıslı Senkron Generatörlerin Tutma Torkunun Azaltılması İçin Stator Yapılandırması

Durmuş UYGUN, Yücel ÇETİNCEVİZ

Sanal Hücresel Üretim Sistemi İçin Üretim Kontrol Sisteminin Belirlenmesi

Ömer Faruk YILMAZ

Transformatörlerin Ortalama Sargı Dirençlerinin Gerçek Zamanlı Ölçümü

Hasan DİRİK, Cenk GEZEGİN, Muammer ÖZDEMİR

Aktif Güç Filtrelerinin Temel Seçim Esaslarının Kompanze Edilmesi Gereken Büyüklüğe Göre Belirlenmesi

Selin ÖZÇIRA

Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Dubleks Paslanmaz Çeliklerin Delinmesinde Yüzey Form Özelliklerini Etkileyen Optimum Kesme Parametrelerinin Belirlenmesi

Ahmet MAVİ