Suyun kontrolü açısından ve susuzluktan dolayı meydana gelecek hayati problemlerin çözümü için buharlaşma önemli bir faktör olmaya devam etmektedir. Barajlarda, göletlerde ve göllerde meydana gelen buharlaşma pek çok değişkene bağlı olduğundan buharlaşma miktarını tahmin edebilmek için model kurmak oldukça güç olabilmektedir. Bir yapay zekâ uygulaması olan yapay sinir ağları(YSA) pek çok problemin çözümünde ilgi odağı olduğu gibi son çalışmalarla buharlaşma tahmini içinde modellenebilir olmuştur. Sadece buharlaşma da değil son yıllarda su kaynakları mühendislerince hidrolojik çevrim dâhilinde dahi birçok problemin çözümüne uyarlanmıştır. Bu çalışmanın amacı, Namazgâh barajına ait buharlaşmanın YSA yöntemiyle modellenmesi üzerinedir. Bu amaçla, birinci aşama da ileri beslemeli geri yayılımlı bir yapay sinir ağı modeliyle eksik veriler tamamlanırken, ikinci aşama da buharlaşma tahmini için zaman serisi analiziyle basit bir YSA modeli kurulmuştur. Değişkenler arası doğrusal olmayan bir ilişki söz konusu olduğundan çözüm için çok katmanlı bir ağ modeli tercih edilmiştir. Girdi katmanı, gizli katmanı ve çıktı katmanı olmak üzere temelde üç katmanlı bir ağ mimarisi tasarlanmıştır. Modelde gizli katmanda bulunması gereken nöron sayısı deneme yanılma ile belirlenirken, hatayı minimize etmede diğer öğrenme algoritmalarına oranla daha iyi sonuç alındığı için problemde Levenberg-Marquardt öğrenme algoritması kullanılmıştır. En iyi model belirlenirken hata düzeyi için MSE(Hata Kareler Ortalaması) ve R2 (Regrasyon) katsayıları dikkate alınmıştır. Sonuç olarak zaman serisi analiziyle tahmin için NARX(Nonlinear Otoregresif ) bir modelle probleme çözüm bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: Namazgâh Barajı, Yapay Sinir Ağları, Buharlaşma Tahmini
|
