Yağış-Akış Modellemesinde Optimum Yapay Sinir Ağı Yapısının Araştırılması


Creative Commons License

Yüksek Ö. , Babacan H. T. , Saka F.

Türk Hidrolik Dergisi/Turkish Journal of Hydraulic Türk, cilt.2, ss.31-37, 2018 (Diğer Kurumların Hakemli Dergileri)

  • Cilt numarası: 2 Konu: 1
  • Basım Tarihi: 2018
  • Dergi Adı: Türk Hidrolik Dergisi/Turkish Journal of Hydraulic Türk
  • Sayfa Sayıları: ss.31-37

Özet

Bu çalışmada, Giresun ili Aksu deresi üzerinde bulunan D22A116 numaralı Akım Gözlem İstasyonu'nda ölçülmüş günlük ortalama akış ve 17034 numaralı Giresun Meteoroloji İstasyonu'nda ölçülmüş günlük toplam yağış verileri kullanılarak tasarlanmış 5 girdi modeli kullanılmış, farklı Yapay Sinir Ağı (YSA) yapıları ile noktasal yağış-akış modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan yağış-akış modelinde; YSA’da eğitim algoritması olarak Levenberg-Marquardt (LM), Quasi-Newton (QN) ve Conjugate-Gradient (CG) kullanılmıştır. Her farklı YSA yapısında, Hiperbolik Tanjant Sigmoid (HTS), Logaritmik Sigmoid (LS) transfer fonksiyonları ve gizli katmanda farklı nöron sayıları denenmiştir. YSA yapılarının performansları Ortalama Hata Kareleri Karekökü (RMSE), Korelasyon Katsayısı (R) ve Nash-Sutcliffe Katsayısı (E) hesaplanarak belirlenmiştir. Oluşturulan yağış-akış modelinde tüm YSA yapıları iyi sonuçlar üretilmiş, ancak en iyi yapı olarak YSA-QN belirlenmiştir (RMSE=12.090, R=0.806, E=0.649).