Özet:

  Özet- Yağış verilerinin öngörülebilir olması ve doğruya yakın şekilde tahmin edilebilmesi; mühendislik açısından birçok avantaj sağlayacak bir durumdur. Geçmiş yağış verileri yardımıyla bu öngörü işlemi belirli matematiksel denklemler sayesinde yapılabilmektedir. Kara kutu modeli olarak adlandırılan analiz sistemlerinde geçmiş veriler sayesinde oluşturulan modeller yardımıyla eksik veriler ve gelecekteki veriler tahmin edilebilmektedir. Günümüzde gerek alınan verimli sonuçlar gerekse kullanım kolaylığı ve hızı sebebiyle bir kara kutu modeli olan Yapay Sinir Ağları (YSA) bu öngörü modellemelerinde sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada bir Yapay Sinir Ağı yöntemi olan İleri Beslemeli Geri Yayılım (İBGY) metodu yardımıyla yağış verileri tahmin edilmiştir ve sonuçlar çoklu doğrusal regresyon analizi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Tahmin modelleri hazırlanırken geçmiş yıllara ait yağış, nispi nem ve sıcaklık verileri birlikte kullanılmıştır. Hazırlanan birçok farklı modelden beş tanesi karşılaştırma amacıyla seçilmiştir. Çalışmada en iyi performansı 6 adet giriş verisi bulunan (sıcaklık, iki gün ötelenmiş nispi nem, bir gün ötelenmiş nispi nem, iki gün ötelenmiş yağış, bir gün ötelenmiş yağış) model 5 sergilemiş ve ileri beslemeli geri yayılım sinir ağının, çoklu doğrusal regresyon analizine göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: