Atıf Sayısı
2
Görüntüleme
8
İndirme
4
Dünyamızda canlılığın temel ihtiyaçlarından bir tanesi sudur. Hayatımızda bu kadar önemli bir yer tutan su dünyamızda sınırsız değildir. Bu nedenden dolayı dünyamızdaki su kaynaklarının bilinmesi, kontrol altında tutulması ve doğru bir şekilde değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Su kaynaklarının büyük bir kısmı nehirlerden elde edilmektedir ve nehir akım değerlerinin bilinmesi günümüzde büyük önem taşımaktadır. Nehir akım değerleri birçok parametreye bağlıdır. Belirli sebeplerden dolayı bu parametrelerin ölçülememesi ya da eksikliği durumunda bizlere su miktarı ile ilgili bilgi verebilen ve sadece matematiksel olarak bir davranış modeli belirleyen kara kutu modelleri bulunmaktadır. Yapay sinir ağları günümüzde en çok tercih edilen kara kutu modelinden biridir. Bu çalışmada yapay sinir ağlarının, ileri beslemeli geri yayılım metodu ve çoklu doğrusal regresyon analizi ile gen ifade programlama tekniği kullanılarak 4 farklı senaryo belirlenmiş ve bu senaryoların hangilerinin doğruya en yakın tahminlerde bulunduğu incelenmiştir. Çalışma sonunda yapay sinir ağları modellerinin gerçek değerlere daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.
One of the basic needs of life in our world is water. The water that holds such an important place in our life is not unlimited in our world. For this reason, the knowledge, control and correct assessment of the water sources in our world is of great importance. Most of the water resources are obtained from the rivers, and the knowledge of the river flow values is of great importance today. The river flow values depend on many parameters. For certain reasons, there are black box models that can give us information about the amount of water if these parameters are not measured or missing, and that only mathematically determine a behavior model. Artificial nerve networks are one of the most popular black box models today. In this study, 4 different scenarios were identified using artificial nerve networks, advanced nutritional feedback method and multi-linear regression analysis and gen expression programming technique, and which of these scenarios were studied in the closest to the correct predictions. At the end of the study, artificial nervous networks models showed results closer to real values.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
