Abstract:

Akarsu akımlarının doğru tahmini su kaynaklarını sürekli ve iyi bir şekilde işletmek için önemlidir. Modellerde ölçülen ham verilerin doğrudan kullanımı, tahmin yanlışlıklarına neden olmaktadır. Modellerin tahmin performansını artırmak için ölçülen verileri spektral bantlara ayrıştırarak, trendleri ve periyodikliği ortadan kaldırmak için Ayrık Dalgacık Dönüşüm (ADD) yaklaşımı kullanılmıştır. Literatürde yapılan çalışmaların birçoğunda günlük akım tahminleri kısa süreli yapılmıştır. Bu çalışmada ADD kullanılarak orjinal veriler bileşenlerine ayrılarak model geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı günlük akım gözlem verilerini doğru ve uzun süreli tahmin edebilen bir model geliştirmektir. Bu çalışma da, oniki (12) yıllık 02231000 nolu istasyona ait günlük akım gözlem verileri kullanılmıştır. Bunlardan, 7 yılı eğitme verisi geri kalan 5 yıl da tahmin verisi olarak kullanılmıştır. ADD yaklaşımı tarafından ayrıştırılan veriler, 7 güne kadar günlük akımları tahmin etmek için Çok Tabakalı Perseptron (ÇTP) modeline girdi olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada ÇTP ve D-ÇTP modellerinin tahmin performansları Hataların karelerinin ortalamalarının karekökü (HKOK), verim katsayısı (VK) ve beceri puanı (BP) parametreleri dikkate alınarak karşılaştırılmıştır. D-ÇTP modellerinin ÇTP modelinden daha iyi tahmin sonuçları ürettiği gözlemlenmiştir.

Keywords: