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.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 7
Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağlarıyla Günlük Akım Serilerinin Tahmini
2020
Dergi:  
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Yapay Sinir Ağları (YSA) insan beyninin geçmiş tecrübelerinden ve eğitiminden yola çıkarak karmaşık problemleri kapalı kutu şeklinde çözmeye yarayan gelişmiş bir yöntemdir. Çok fazla değişken içeren hidrolojik süreçlerin parametrik modelleri yerine YSA gibi kapalı kutu modellerin kullanımı daha kullanışlı olabilmektedir. Özellikle, akarsulardaki günlük veya aylık akım serileri su yapılarının güvenli şekilde tasarımı için önem arz eder. Bu çalışmada Bitlis Deresi’ne ait 2008-2011 yılları arası günlük akım serileri YSA yardımıyla modellenmiştir. Bu amaçla, standart ve dalgacık dönüşümlü olmak üzere iki farklı YSA modeli kullanılmıştır. Standart YSA modeli istatiksel olarak iyi sonuç vermekle birlikte yıl içindeki ekstrem pik debileri tahmin etmekte yetersiz kalmıştır. Dalgacık dönüşümlü YSA model ise ekstrem pik debilerle birlikte daha yüksek doğrulukta sonuç vermektedir. Elde edilen sonuçlara balı olarak akarsulardaki akım serilerinin tahmininde dalgacık dönüşümlü YSA modellerin oldukça başarılı olduğu ve bu gibi hidrolojik süreçlerin modellemesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. 

Anahtar Kelimeler:

Prognosis of Daily Stream Series with Wave-Converted Artificial Nerving Networks
2020
Yazar:  
Özet:

Artificial Nervous Networks (YSA) is an advanced method to solve complex problems in the form of a closed box, based on the past experiences and training of the human brain. Instead of the parametric models of hydrological processes containing a lot of variables, the use of closed box models such as YSA can be more convenient. In particular, the daily or monthly flow series in the flows are of importance for the safe design of water structures. In this study, the daily flow series of the 2008-2011 years of Bitlis Deresi were modeled with the help of YSA. For this purpose, two different YSA models have been used, standard and wave-converted. The standard YSA model provides statistically good results but remains insufficient in predicting extreme pics in the year. The wave-converted YSA model results with higher accuracy along with extreme pics. The results obtained in the prediction of the flow series in the flow as honey have concluded that the wave-converted YSA models are quite successful and can be used in the modeling of such hydrological processes.

Anahtar Kelimeler:

0
2020
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 948
Atıf : 1.903
2023 Impact/Etki : 0.228
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi