Özet:

Bir drenaj havzası üzerindeki yağış-akış ilişkisinin doğru belirlenmesi önemli bir konudur. Son yıllarda Yağış-Akış ilişkisinin modellenmesinde, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma ve Bulanık Mantık gibi Yapay Zeka Yöntemleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Orta Fırat Havzasında bulunan 2157 numaralı akım gözlem istasyonuna ait aylık ortalama akım verileri ile 17204 numaralı yağış gözlem istasyonuna ait aylık toplam yağış verileri arasındaki ilişki yapay sinir ağları metotlarından İleri Beslemeli Geri Yayınım Sinir Ağı (İBGYSA), Genelleştirilmiş Regresyon Yapay Sinir Ağı (GRYSA) ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı (RTYSA) ile araştırılmış ve ardından bu sonuçlar daha klasik bir yöntem olan Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Akım ve yağış verilerinin girdi olarak kullanıldığı bu çalışmada yeni akım değerleri tahmin edilmiştir. Çalışma sonunda kullanılan tüm yapay sinir ağı yöntemlerinin ÇDR yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. RTYSA yöntemiyle tahmin edilen akım değerlerinin, kullanılan diğer yapay sinir ağı yöntemleriyle tahmin edilen değerlere kıyasla gözlenen akım değerlerine daha iyi yakınsadığı belirlenmiştir

Anahtar Kelimeler: