Bulanık Yapay Sinir Ağları ve Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları ile Günlük Buharlaşma Tahmini

Hidrolojik döngü için buharlaşma önemli parametrelerden biridir. Buharlaşma su döngüsü ve sulama yönetimi gibi birçok çalışma için kullanılır. Buharlaşmayı hesaplamak için çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu çalışmada farklı iklim parametreleri kullanılarak günlük buharlaşmayı tahmin etmek için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Uyarlamalı Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFİS) yöntemleri kullanılmıştır. Bu metotlarda test ve eğitim verisi olarak 3 meteoroloji istasyon (Samsun. Bafra ve Çarşamba) verisi kullanılmıştır. Ortalama sıcaklık, bağıl nem, güneşlenme şiddeti ve rüzgâr hızı farklı kombinasyonlar da tahmin için kullanılmıştır. Belirtme katsayısı (R2), tahmin hatasının standart sapması (RMSE), ortalama mutlak hata (MAE) gibi farklı istatistik parametreleri kullanılarak model performansını değerlendirilmiştir. Sonuç olarak YSA ve ANFİS metotları özellikle sınırlı iklim parametrelerinin olduğunda buharlaşmayı tahmin etmede yararlı araçlardan olduğu belirlenmiştir.

Estimation of Daily Evaporation Using Fuzzy Artificial Neural Network (ANFIS) and Multilayer Artificial Neural Network System (YSA)

Evaporation is one of the important parameters of hydrolojical cycle. Evaporation is used for manystudies. such as water balange. planning and management of irrigation practices. In order to estimateof evaporation is used various approachs. Instudy Artifical Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy İnference System (ANFIS) is employed to estimate daily evaporation using different climaticparameters. For these methods are trained and tested using the data of three weather stations (Samsun,Bafra and Çarşamba). Mean temperature, relative humidity, global radiation, wind speed are used toestimate different conbination for these models. Different statistic parameters such as coffecient ofdetermination (R2), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) are used to evaluateperformance of the methods. The results showed that ANN and ANFİS methods are useful tools toestimate of evaporation especially when the limited climate parameters are used.

___

Antonopoulos VZ, Antonopoulos AV (2017). Daily reference evapotranspiration estimates by artificial neural networks technique and empirical equations using limited ınput climate variables. Computers and Electronics in Agriculture. 132: 86-96. Afşar S (2008). Yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri kullanılarak tava buharlaşma tahmini yapılması. İnşaat Müh. ABD. Yüksek Lisans Tezi. Kayseri. Atiaa AM, Abdul-Qadır AM (2012). Using Fuzzy Logic for Estimating Monthly Pan Evaporation From Meteorological Data in Emara/South of Iraq. J. Baghdad for Sci., 9(1): 133- 140. Boroomand-Nasab B, Joorabian M (2012). Estimating Monthly Evaporation Using Artificial Neural Networks. Journal of Environmental Science and Engineering. 5:88-91. Cemek B, Yıldırım D, Atiş A, Köksal ES, Temizel K (2010). Samsun ili aylık referans bitki su tüketiminin yapay sinir ağlarıyla belirlenmesi. I. Ulusal Su Kaynakları Kongresi. I / s. 44-52. 1-4 Haziran 2010, Eskişehir. Cemek B, Ünlükara A, Karaman S, Yıldırım D, Atiş A (2011). Marul yetiştirilen topraklarda toprak tuzluluğunun yapay sinir ağları ile belirlenmesi. II. Ulusal Toprak ve Su Kaynakları Kongresi. II / s. 811-817. 22-25 Kasım, Ankara. Chung CH, Chiang YM, Chang FJ (2012). A Spatial Neural Fuzzy Network for Estimating Pan Evaporation at Ungauged Sites. Hydrology and Earth System Sciences, 16. 255–266. Doğan E, Işık S (2005). Sapanca Gölü Günlük Buharlaşma Miktarının Radyal Temelli Yapay Sinir Ağı Modeli Kullanılarak Tahmin Edilmesi. Bilim Modern Yöntemler Sempozyumu, s. 807-814. Kasım 16-18. Kocaeli. Hebb D (1949). The Organization of Behavior. Willey. NewYork. Jang (1993). ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy ınference system. IEEE Trans. Syst.. Man. Cybern, 2: 665– 685. Jang JS, Sun CT, Mizutani E (1997). Neuro-fuzzy and soft computing: A computational approach to learning and machine ıntelligence. Upper Saddle River. NJ: Prentice-Hall. 5-15. Kişi O (2006). Daily pan evaporation modelling using a neuro-fuzzy computing technique, J. Hydrol., 329: 636–646. Karimi-Googhari S (2012). Daily pan evaporation estimation using a neuro-fuzzy-based model. Journal of Agricultural Science and Technology. 2: 223-228. McCullogh WS, Pitts WA (1943). A logical calculus of the ıdeas ımmanent in nervous activity. Bull. Math. Biophysics. Vol. 5: 115-133 p. Sudheer PK, Gosain AK, Mohana RD, Saheb SM (2002). Modeling evaporation using an artificial neural network algorithm. hydrological process. 16:3189- 3202. Terzi Ö, Keskin EM (2005). Yapay sinir ağları yaklaşımı kullanarak günlük tava buharlaşmanın tayini. YMO Teknik Dergi. 3683-3693.

Toprak Su Dergisi-Cover
  • ISSN: 2146-7072
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Yayıncı: Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Buğday Verimi ve Biyokütlesi ile Uzaktan Algılama Vejetasyon İndisleri Arasındaki İlişkilerin Tarımsal İklim Bölgeleri Bazında Değerlendirilmesi

Murat Güven TUĞAÇ, Harun TORUNLAR, Erol KARAKURT, Sinan AYDOĞAN

Bazı Yem Bitkileri Karışımlarında Farklı Hasat ve Muhafaza Sistemlerinin Yem Kalitesi Üzerine Olan Etkilerinin Belirlenmesi

Yasemin VURARAK, Ahmet İNCE

Ergene Nehri ile Sulanan Çeltik Tavalarının Sediment ve Sulama Suyunda Kobalt (II) ve Nikel (II) Birikim Düzeyleri Analizi

Barış Can KÖRÜKÇÜ, Cihan TORLAK, Cemile ÖZCAN

Orta Karadeniz Bölgesi Toprak Sıcaklığının Zaman Serisi Analizi Yöntemi İle Modellenmesi

Filiz KARA, Bilal CEMEK

Türkiye’nin İller Bazında Kuraklık Değerlendirmesi

İlknur CEBECİ, Oğuz DEMİRKIRAN, Orhan DOĞAN, Kevser KARAGÖZ SEZER, Ödül ÖZTÜRK, Fatma ELBAŞI

Bulanık Yapay Sinir Ağları ve Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları ile Günlük Buharlaşma Tahmini

Demet YILDIRIM, Bilal CEMEK, Erdem KÜÇÜKTOPCU

Havza Bazlı Bitkisel Üretim ve Sulama Suyu Optimizasyon Çalışmaları ve Önemi

Gonca KARACA BİLGEN, Süleyman KODAL, Yusuf Ersoy YILDIRIM

Mikro Havza Ölçeğinde Erozyona Duyarlılık Parametreleri İle Bazı Toprak Özellikleri Arasındaki İlişkilerin Belirlenmesi

Fikret SAYGIN, Orhan DENGİZ, Serkan İÇ

Karaman İli Potansiyel Evapotranspirasyon Tahmini

Soner Çağatay BAĞÇACI, Nermin ŞARLAK

Jeotermal Kaynakların Tarımsal Sulama Suyu Kirliliği ve Kalitesi Üzerine Etkilerinin Belirlenmesi

Harun TORUNLAR, Murat Güven TUĞAÇ, Dilek KAYA ÖZDOĞAN, Gamze DEPEL, Nevzat DEREKÖY