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.
 ASOS INDEKS
  Atıf Sayısı 3
 Görüntüleme 8
Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini
2010
Dergi:  
International Journal of Agricultural and Natural Sciences
Yazar:  
Özet:

Buharlaşma, hidrolojik çevrimin ana bileşeni olarak, su kaynaklarının geliştirilmesi ve yönetilmesi için önemlidir. Literatürde bulanık mantık ve yapay sinir ağlarına dayalı buharlaşma tahmin modelleri ile ilgili sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada buharlaşmanın tahmini için yapay sinir ağı ve bulanık yapay sinir ağı modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada; Kayseri, Kırşehir, Nevşehir ve Yozgat illerindeki dört istasyondan alınan günlük ortalama sıcaklık (OS), minimum sıcaklık (MİS), maksimum sıcaklık(MAS), ortalama nem (ON) ve buharlaşma verileri kullanılmıştır. Çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA), radyal tabanlı yapay sinir ağları (RTYSA), genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağları (GRYSA), bulanık yapay sinir ağı (ANFIS) ve çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) metotları meteorolojik verilerden oluşan farklı giriş kombinasyonlarına uygulanarak tava buharlaşma tahminleri yapılmış, herbir değişkenin buharlaşmaya olan etkisi incelenmiş ve sonuçlar birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriterleri olarak karekök ortalama karesel hata (KOKH), ortalama mutlak hata (OMH) ve korelasyon katsayıları (R) kullanılmıştır. KOKH ve R kriterlerine göre 3 istasyonda RTYSA’nın ANFIS, ÇKYSA ve GRYSA modellerine göre daha iyi olduğu, sadece 1 istasyonda ÇDR’nin RTYSA’dan biraz daha iyi olduğu görülmüştür. OMH kriterine göre 2 istasyonda RTYSA’nın, 1 istasyonda ANFIS’in, kalan 1 istasyonda da ÇDR’nun RTYSA’dan biraz daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler:

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










International Journal of Agricultural and Natural Sciences

Dergi Türü :   Uluslararası

International Journal of Agricultural and Natural Sciences