Dalgacık-Sinir Ağı Yaklaşımı ile Yağış-Akış Tahmini: Kızılırmak Nehri Örneği

Su kaynaklarının planlanmasında önemli bir etmen olan akarsu akımlarının tahmini için dalgacık dönüşüm tekniği (D) ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemi kullanılarak modeller geliştirilmiştir. Kızılırmak Nehri’nde bulunan Söğütlühan akım istasyonuna ait akım tahmin modelleri geliştirmek için Sivas meteoroloji istasyonuna ait yağış verileri kullanılmıştır. İlk olarak ölçülmüş orijinal yağış serileri kullanılarak YSA modelleri geliştirilmiştir. Daha sonra, ölçülmüş yağış değerleri dalgacık dönüşümü ile alt serilere ayrılmıştır. Yağış alt serileri ile dalgacık-yapay sinir ağı (D-YSA) modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller ölçülmüş değerlerle kıyaslandığında, dalgacık dönüşümü uygulandıktan sonra elde edilen D-YSA modellerinin, orijinal serilerle elde edilen YSA modellerinden daha iyi performans sergilediği görülmüştür.

___

  • Adamowski J & Chan H F (2011). A wavelet neural network conjuction model for groundwater level forecasting. Journal of Hydrology407: 28-40
  • Anctil F & Tape D G (2004). An exploration of artificial neural network rainfall runoff forecasting combined with wavelet decomposition. Journal of Environmental Engineering and Science3: 121-129
  • Bayazıt M (1998). Hidrolojik Modeller. İTÜ İnşaat Fakültesi Matbaası, İstanbul
  • Coulibaly P & Burn D H (2004). Wavelet analysis of variability in annual Canadian Streamflows. Water Resources Research47: 1-14
  • Coşkun Ö & Çömlekçi S (2007). Wavelet teorisinin medikal alana uygulanması üzerine bir ön çalışma. Akademik
  • Bilişim’07 - IX. Akademik Bilişim Konferansı, 31 Ocak - 2 Şubat 2007, Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya, s. 317-320
  • Fausett L (1994). Fundamentals of neural networks: Architectures, algorithms, and applications. Prentice Hall, New Jersey
  • Fay D & Ringwood J V (2007). A wavelet transfer model for time-series forecasting. International Journal
  • Bifurcation and Chaos17(10): 3691-3696
  • Gaucherel C (2002). Use of wavelet transform for temporal characterisation of remote watersheds. Journal of Hydrology,269: 101–121
  • Kartalopoulos S V (1996). Understanding neural networks and fuzzy logic: basic concepts and applications. IEEE Press, New York 20 100 200 300 400 500 600 700 800 Zaman (gün) 4. Sonuçlar
  • Adamowski J & Chan H F (2011). A wavelet neural network conjuction model for groundwater level forecasting. Journal of Hydrology 407: 28-40
  • Anctil F & Tape D G (2004). An exploration of artificial neural network rainfall runoff forecasting combined with wavelet decomposition. Journal of Environmental Engineering and Science 3: 121-129
  • Bayazıt M (1998). Hidrolojik Modeller. İTÜ İnşaat Fakültesi Matbaası, İstanbul
  • Coulibaly P & Burn D H (2004). Wavelet analysis of variability in annual Canadian Streamflows. Water Resources Research 47: 1-14
  • Coşkun Ö & Çömlekçi S (2007). Wavelet teorisinin medikal alana uygulanması üzerine bir ön çalışma. Akademik Bilişim’07 - IX. Akademik Bilişim Konferansı, 31 Ocak - 2 Şubat 2007, Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya, s. 317-320
  • Fausett L (1994). Fundamentals of neural networks: Architectures, algorithms, and applications. Prentice Hall, New Jersey
  • Fay D & Ringwood J V (2007). A wavelet transfer model for time-series forecasting. International Journal Bifurcation and Chaos 17(10): 3691-3696
  • Gaucherel C (2002). Use of wavelet transform for temporal characterisation of remote watersheds. Journal of Hydrology 269: 101–121
  • Kartalopoulos S V (1996). Understanding neural networks and fuzzy logic: basic concepts and applications. IEEE Press, New York
  • Kim T & Valdes J B (2003). Nonlinear model for drought forecasting based on a conjuction of wavelet transforms and neural networks. Journal of Hydrologic Engineering 8(6): 319-328
  • Kişi Ö (2009). Neural network and wavelet conjunction model for intermittent streamflow forecasting. Journal of Hydrologic Engineering 14(8): 773-782
  • Kişi Ö (2010). Wavelet regression model for short-term streamflow forecasting. Journal of Hydrology 389(3- 4): 344–353
  • Kişi Ö & Partal T (2011). Wavelet and neuro-fuzzy conjuction model for streamflow forecasting. Hydrology Research 42(6): 447-456
  • Kohonen T (1988). An introduction to neural computing. Neural Networks, 1: 3-6
  • Krishna B, Satyaji Rao Y R & Nayak P C (2011). Time series modeling of river flow using wavelet neural networks. Journal of Water Resource and Protection 3: 50-59
  • Kumar P & Foufoula-Georgiou E (1993). A multicomponent decomposition of spatial rainfall fields 2. Self-similarity in fluactions. Water Resources Research 29(8): 2533- 2544
  • Küçük M (2004). Dalgacık dönüşüm tekniği kullanarak akım serilerinin modellenmesi. Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Küçük M & Ağıralioğlu N (2006). Dalgacık dönüşüm tekniği kullanilarak hidrolojik akım serilerinin modellenmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi- Mühendislik 5(2): 69-80
  • Lafreniere M & Sharp M (2003). Wavelet analysis of inter-annual variability in the runoff regimes of Glacial and Nival Stream Catchments, Bow Lake, Alberta. Hydrological Processes 17: 1093–1118
  • Mallat S G (1989). A theory for multiresoluion signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11(7): 674–693
  • Okkan U (2013). Wavelet neural network model for reservoir inflow prediction. Scientia Iranica 19(6): 1445-1455
  • Öztemel E (2003). Yapay sinir ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul
  • Partal T (2007). Türkiye yağış miktarlarının yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşümü yöntemleri ile tahmini. Doktora tezi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul
  • Partal T & Küçük M (2006). Long-term trend analysis using discrete wavelet components of annual precipitations measurements in Marmara Region (Turkey). Physical Chemistry Earth 31: 1189-1200
  • Partal T & Kişi Ö (2007). Wavelet and neuro-fuzzy conjuction model for precipitation forecasting. Journal of Hydrology 342: 199-212
  • Partal T & Cığızoğlu H K (2008). Estimation and forecasting of daily suspended sediment data using wavelet-neural networks. Journal of Hydrology 358: 317-331
  • Partal T, Kahya E & Cığızoğlu K (2008). Yağış verilerinin yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşümü yöntemleri ile tahmini. İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi- Mühendislik 7(3): 73-85
  • Tantanee S, Patamatammakul S, Oki T, Sriboonlue V & Prempree T (2005). Coupled wavelet-autoregressive model for annual rainfall prediction. Journal of Environmental Hydrology 13(18): 1-8
  • Tiwari M K & Chatterjee C (2011). A new wavelet- bootstrap-ANN hybrid model for daily discharge forecasting. Journal of Hydroinformatics 13(3): 500- 519
  • Wang W & Ding J (2003). Wavelet network model and its application to the prediction of hydrology. Nature and Science 1(1): 67-71
Tarım Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Yayıncı: Halit APAYDIN
Sayıdaki Diğer Makaleler

Mısır Yetiştiriciliğinde Erken Toprak İşleme ve Glyphosate’nin Çıkış Öncesi ve Çıkış Sonrası Yabancı Ot Mücadele Yöntemleri ile Birlikte Kullanılabilirliğinin Araştırılması

Doğan IŞIK, Mahmut DOK, Emine KAYA ALTOP, Hüsre MENNANA

Türkiye’de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı

Mustafa TERİN, Abdulbaki BİLGİÇ, İrfan GÜLER, Fahri YAVUZ

Tavuklarda Marek Hastalığı’na Karşı Dirençli Genlerin SNP Genetik Markerlerinden Yararlanılarak Belirlenmesi

Hasan MEYDAN, Mehmet YILDIZ, Hans CHENG

Numerical Modelling and Experimental Validation of a Cold Store Ambient Factors

Serap AKDEMİR, Thomas BARTZANAS

Dalgacık-Sinir Ağı Yaklaşımı ile Yağış-Akış Tahmini: Kızılırmak Nehri Örneği

Özlem TERZİ, Melike BARAK

Türkiye’de Şanlıurfa İli Harran Ovası Sulama Projelerinin Lokal Pamuk Çiftçileri Refahına Etkileri: Gelir Dağılımı Konusuna Yeni Bir Ziyaret

Tamer ISGIN, Fatma KARA

Effects of Weaning Ages on the Growth, Feed Conversion Efficiency and Some Behavioral Traits of Brown Swiss x Eastern Anatolian Red F1 Calves

Mete YANAR, Olcay GÜLER, Abdülkerim DİLER, Recep AYDIN, Rıdvan KOÇYİĞİT, Selçuk ÖZYÜREK, Dilek KABAKCI, Elif Nur HİRİK, Mehmet AVCI

Süzgeç Tipinin Düşük Sürüklenme Potansiyelli (AD) ve Yüksek Etki Alanlı (LU) Yelpaze Hüzmeli Memelerin Akış Karakteristiklerine Etkisi

Bahadır SAYINCI, Mazhar KARA

Tavuklarda Marek Hastalığı'na Karşı Dirençli Genlerin SNP Genetik Markerlerinden Yararlanılarak Belirlenmesi

Hasan MEYDAN, Hans CHENG, Mehmet Ali YILDIZ

Ege Bölgesi Yerel Asma Çeşitlerinin (Vitis vinifera L.) Basit Tekrar Dizileri (SSRs) ile Karakterizasyonu

Burçak İŞÇİ, Yıldız DİLLİ