Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 12
 İndirme 5
Estimating the Long Term Average Flow Rates of Tigris Basin Using Machine Learning Methods
2016
Dergi:  
Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

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.

Anahtar Kelimeler:

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

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.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi

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

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 491
Atıf : 2.582
2023 Impact/Etki : 0.171
Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi