Abstract:

Su kaynaklarının sürdürülebilir kullanımı ve taşkın zararlarından korunmak amacıyla nehir akımlarının düzenli olarak ölçülmesi zorunludur. Bu amaçla yerinde yapılan akım ölçümleri hem çok zaman almakta hem de pahalı olmaktadır. Bu nedenle, pratikte genelli kle anahtar eğrisi kullanılarak nehir akımları tahmin edilmektedir. Ancak her istasyon için bir anahtar eğrisi belirlenmesi ve istasyonların anahtar eğrilerinin zamanla değişebilmesinden dolayı debi tahminleri hatalı olabilmektedir. Yapay zekâ yöntemlerind en, yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık mantık modelleri, anahtar eğrilerine iyi bir alternatif oluşturmaktadır. Bu çalışmada, Kızılırmak nehrinin yan kollarında seçilen 5 farklı istasyonda, 22 farklı akım şartlarında, akarsu enkesiti dilimlere bölünerek g eometrisi çıkarılmış ve hız - alan yöntemiyle debisi belirlenmiştir. Belirlenen taban eğimi, taban pürüzlülük katsayısı, enkesit dilim genişliği, dilimden geçen su seviyesi ve nehir enkesit genişliği değerleri giriş verisi olarak kullanılarak; çok katmanlı y apay sinir ağları (ÇKYSA), radyal tabanlı yapay sinir ağları (RTYSA) ve adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistem (ANFIS) modelleri ile her bir dilimden geçen debi tahmin edilmiştir. Ölçülen değerlerle modellerin tahminleri arasındaki hatalar belirlenmiş, model performansları kendi arasında karşılaştırılmış, ayrıca debinin belirlenmesinde giriş parametrelerinin etkinliği irdelenmiştir. Debinin belirlenmesinde YSA ve bulanık mantık modellerinin oldukça başarılı olduğu, model performanslarının birbirine yakın olduğu görülmüştür. En iyi performans ANFIS modelinden elde edilmiştir. Debi tahmininde seviye ölçümlerinin tek başına yeterli sonuç vermediği, diğer giriş verileriyle beraber ise en etkin giriş parametresi olduğu görülmüştür.

Keywords: