Browsing by Author "Acar, Ahmet Alperen"

Now showing 1 - 2 of 2

Kızılırmak Havzasında Yapay Zekâ Metotları Kullanarak Sediment Taşınımının Tahmini
(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) Acar, Ahmet Alperen; Büyükyıldız, Meral
Baraj rezervuarlarının ekonomik ömürlerinin daha hızlı tükenmesine sebep olmaları nedeniyle sediment miktarının doğru tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Baraj rezervuarlarında ölü hacimlerin ekonomik ömürlerinin azalmasını önlemek ve gelebilecek sedimenti azaltmak için, baraj rezervuarlarının sürdürülebilirliklerini tehdit eden ve akarsular tarafından taşınan sediment birikimlerinin tespit edilmesi gerekmektedir. Sedimenti etkileyen pek çok jeolojik, topoğrafik ve klimatolojik faktör vardır. Bu faktörlerin çokluğu ve birbirleriyle olan ilişkilerinin karmaşık olması nedeniyle, her hangi bir akarsuyun taşıdığı sediment miktarının doğru bir şekilde hesaplanabilmesi oldukça zordur. Yapay sinir ağları sediment gibi karmaşık problemlerin çözümünde son yıllarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada sediment tahmini amacıyla, Kızılırmak Nehri üzerinde bulunan 4 farklı gözlem istasyonuna ait akım (m3/sn) ve taşınan sediment miktarı (ton/gün) verileri kullanılmıştır. Sediment tahmininde, akım ve sediment verilerinden oluşan 10 farklı girdi kombinasyonu kullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak geliştirilen yapay sinir ağları (YSA) modelleri sonuçları ile sediment anahtar eğrisi yöntemi sonuçları karşılaştırılmıştır. Ayrıca ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak işlemler tekrarlanmıştır. YSA ve Dalgacık-YSA modellerinin başarısı, Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (ENash) ve Determinasyon Katsayısı (R2) performans kriterlerine göre belirlenmiştir. Çalışma sonucunda Kızılırmak-Söğütlühan İstasyonu hariç tüm istasyonlarda, genel olarak dalgacık-YSA yöntemlerinin, sediment tahmininde diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir.
Usability of Artificial Neural Networks for Sediment Estimation
(2019) Acar, Ahmet Alperen; Büyükyıldız, Meral
Sediment estimation is very important as water resources projects with high costs cause the economic life of projects to decrease more quickly. In order to prevent the decrease in the economic life of the dam reservoirs and to reduce the sedimentation in the dam reservoirs, it is also necessary to determine the sediment carried by the river. Recently Artificial Neural Network (ANN) is widely used to solve the complex problems such as sediment. In this study, the flow (m3 /sec) and sediment (ton/day) data of the Söğütlühan Observation Station during the 1994-2011 periods in the Kızılırmak Basin are used for the sediment estimation. The results of ANN models and sediment rating curve method were compared. As a result of the comparison, it was seen that ANN models were more successful than sediment rating curve for sediment estimation.