Aylık buharlaşma tahmininde yapay zeka yöntemlerinin kullanılabilirliği

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-0632-8563
dc.authorid0000-0003-1426-3314
dc.contributor.authorÖzel, Ayşe
dc.contributor.authorBüyükyıldız, Meral
dc.date.accessioned2019-10-22T08:06:32Z
dc.date.available2019-10-22T08:06:32Z
dc.date.issued2019
dc.departmentNiğde ÖHÜ, Mühendislik Fakültesi
dc.description.abstractHidrolojik çevrimin en önemli bileşenlerinden biri olan buharlaşma pek çok faktörün etkisindedir. Buharlaşma; bu kompleks yapısından dolayı tahmin edilmesi zor bir meteorolojik parametredir. Bu çalışmada, Konya Kapalı Havzası’nda yer alan Karaman istasyonuna ait meteorolojik parametreler kullanılarak oluşturulan farklı giriş kombinasyonları ile aylık buharlaşma miktarı tahmin edilmiştir. Bu amaçla Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Regresyonu (DVR), Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) metotları kullanılmıştır. Sonuç olarak DVR, aylık buharlaşma tahmininde diğer metotlardan daha başarılı olmuştur.
dc.description.abstractEvaporation, one of the most important components of the hydrological cycle, is influenced by many factors. Evaporation is a meteorological parameter that is difficult to predict due to this complex structure. In this study, the amount of monthly evaporation was estimated using different input combinations formed by meteorological parameters belonging to Karaman station in Konya Closed Basin. For this purpose, Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Regression (SVR), Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS) methods are used. As a result, SVR has been more successful than other methods in monthly evaporation prediction.
dc.identifier.citationÖzel, A , Büyükyıldız, M . (2019). Aylık buharlaşma tahmininde yapay zeka yöntemlerinin kullanılabilirliği. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi , 8 (1) , 244-254 . DOI: 10.28948/ngumuh.516891
dc.identifier.doi10.28948/ngumuh.516891
dc.identifier.endpage254
dc.identifier.issn2564-6605
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage244
dc.identifier.urihttp://dergi.ohu.edu.tr/index.php/muhendislikdergisi/article/view/2127/1420
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11480/6743
dc.identifier.volume8
dc.institutionauthor[0-Belirlenecek]
dc.language.isotr
dc.publisherNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
dc.relation.ispartofNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi,
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBuharlaşma
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectDestek Vektör Regresyonu
dc.subjectSu Kaynakları
dc.subjectEvaporation
dc.subjectArtificial Neural Networks
dc.subjectSupport Vector Regression
dc.subjectWater Resources
dc.titleAylık buharlaşma tahmininde yapay zeka yöntemlerinin kullanılabilirliği
dc.title.alternativeUsability of artifical intelligence methods for estimation of monthly evaporation
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Aylık buharlaşma tahmininde yapay zeka yöntemlerinin kullanılabilirliği.pdf
Boyut:
730.75 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Koleksiyonu