User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 13
 Downloands 5
Estimating the Long Term Average Flow Rates of Tigris Basin Using Machine Learning Methods
2016
Journal:  
Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi
Author:  
Abstract:

Herhangi bir nehrin akım parametrelerinin bilinmesi, enerji üretimi, kanal tasarımı, sulama, havza planlama projeleri ve diğer hidrolik ve hidrolojik çalışmalarda hayati önem arz etmektedir. Her havzanın kendine has iklim durumu, yağış koşulları ve zemin yapısı olduğu için sızma (infiltrasyon) ve akış parametreleri de haliyle farklı olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Dicle havzası üzerinde, akım ölçüm istasyonu bulunmayan alt havzaların yıllık ortalama debi değerlerinin, yağış alanının bir fonksiyonu olarak belirlenmesidir. Bu kapsamda, uzun dönem yıllık ortalama akım ve yağış alanı verileri bulunan 34 adet akım ölçüm istasyonuna (FMS) 11 adet yapay öğrenme metodu uygulanmıştır. Klasik regresyon analizi, 0,96 korelasyon değeri (R2) ilebaşarılı test olarak elde edilmiş ve havza için debi ve yağış alanı arasındaki ilişkiyi gösteren lineer bir denklem türetilmiştir. Bu çalışma ile Dicle nehrinin alt havzalarında ve akım ölçüm istasyonu bulunmayan yerlerde yıllık ortalama debi tahmini yapılabilecektir.

Keywords:

Estimating the Long Term Average Flow Rates of Tigris Basin Using Machine Learning Methods
2016
Author:  
Abstract:

The knowledge of the flow parameters of any river is of vital importance in energy production, channel design, irrigation, pool planning projects and other hydrological and hydrological studies. Because each pool has its own climate, rain conditions and ground structure, the penetration (infiltration) and flow parameters are also different. The purpose of this study is to determine the average annual debound values of the sub-pools on the Dicle pool, which do not have a flow measurement station, as a function of the rain area. In this context, 11 artificial learning methods have been applied to 34 flow measurement stations (FMS) with long-term annual average flow and rain area data. The classical regression analysis was obtained as a preliminary test of the correlation value of 0.96 (R2) and a linear equation was derived for the pool to indicate the relationship between the depth and the rain area. With this study, the average annual debt estimate can be made in the downpays of the Dicle River and in places where there is no current measurement station.

Keywords:

Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles








Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi

Field :   Fen Bilimleri ve Matematik; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 491
Cite : 2.613
2023 Impact : 0.171
Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi