Öz: Bu çalışma Namazgah barajına ait mevcut su kalite değerleriyle ölçümü eksik olan ayların su kalite değerlerinin İleri Beslemeli Geri Yayınımlı Yapay Sinir Ağı (İBGYYSA) ile tahmin edilmesi üzerinedir. Kullanılan metot saklı katman sayısı değişkenlik göstermek üzere genel olarak girdi katmanı, saklı katman ve çıkış katmanı olmak üzere 3 farklı katman içermektedir. Çalışmada kullanılan veriler analiz edilerek her ağ modeli için %70 i eğitim,%15 onaylama,% 15 te test verisi olarak sınıflandırılmıştır. Her bir parametre için ayrı bir ağ modeli belirlenmiştir. Elde edilen hata oranın kabul edilebilir düzeyde olduğu tespit edilmiştir. YSA sonucuna göre tahmin edilen değerlerin önceki ve sonraki aylarla ilişkili olduğu model yardımıyla ortaya konulmuştur. Model denemelerinden elde edilen sonuçlara göre baraja ait mevcut veriler kullanılarak YSA ile eksik veri tahmininde bulunabileceği ortaya konulmuştur. Bu şekilde hem geçmişe yönelik hem de geleceğe yönelik yapılacak çalışmalar için veri sürekliliğinin sağlanabileceği ortaya konulmuştur. Giriş: Kocaeli’nin yaklaşık olarak 33 km kuzeyinde ve Kandıra ilçesinin 4 km güneybatısında inşa edilen Namazgah Barajı ismini üzerinde kurulduğu Namazgah Deresinden almaktadır. Gerek su kaynaklarının kullanımı açısından gerekse kaynakların olağan potansiyellerinin analizi açısından baraj ve istasyonlara ait verilerin sürekliliği büyük önem arz etmektedir. Ancak yer yer bu süreklilik sağlanamamakta ve bir takım eksik ölçümlerle karşılaşılabilmektedir. Namazgah barajında da geriye dönük yapılan baraja ait su kalite değerlerinin veri analizinde eksik ölçümlerle karşılaşılmaktadır. Bu çalışma ile baraja ait mevcut veriler yardımıyla eksik verilerin tamamlanıp tamamlanamayacağı konusu irdelenmektedir. Baraja ait eksik verilerin tamamlanmasıyla ilerde yapılacak farklı çalışmalara sağlıklı zemin hazırlamak için daha güvenilir sonuç verdiğine kanaat getirilen kara kutu modeliyle çözüm yoluna gidilmektedir. Bu modelin tercih edilme sebebi ise doğrusal ilişkileri çözmenin yanında günlük yaşamda çokça karşılaşılan doğrusal olmayan ilişkilerin çözümü içinde son yıllarda çok katmanlı algılayıcılar üzerine çeşitli öğrenme algoritmaları geliştirmiş olmasıdır. Bütün bunlar göz önünde bulundurularak doğru modelin bulunmaya çalışılmasıyla geçmişe yönelik veri eksikliklerinin minimum hata ile tahmin edilebileceğine dair örnek bir çalışmaya ortaya konulmuştur. Amaç: Bu çalışma Namazgah barajına ait mevcut su kalite değerleriyle ölçümü eksik olan ayların su kalite değerlerinin İleri Beslemeli Geri Yayınımlı Yapay Sinir Ağı (İBGYSA) ile tahmin edilip veri sürekliliğinin sağlanması amacıyla gerçekleştirilmiştir. Kapsam: Yapılan bu çalışmanın kapsamını Kocaeli ili ‘nin Kandıra ilçesinde bulunan Namazgah baraj alanına ve barajı besleyen derelere ait su kalite değerleri oluşturmaktadır. Sınırlıklar: Çalışma, Namazgah Barajı ile barajı besleyen derelere ait 2012-2015 yılları arasında yapılan su kalite parametre değerlerinin analizi ile sınırlandırılmıştır. Yöntem: Yapay Sinir Ağı modelleri mevcut verilerden faydalanarak veriler arası doğrusal ya da doğrusal olmayan ilişkileri çözmede en uygun bağlantı ağırlıklarını belirleyerek öğrenmeyi sağlamaktadır. Öğrenilen olaylardan genelleştirme yapıp ağa gösterilmeyen örneklere çıkış üretme özelliğine sahiptir. Bu çalışmada ise bu özellikten faydalanmak için MATLAB yardımıyla İBGYYSA kullanılmaktadır. İBGYYSA iki bölümden oluşmaktadır birinci kısım ileriye doğru hesaplama ikinci kısım hesaplanan hatayı geriye doğru yayma olmak üzere. Kullanılan metot saklı katman sayısı değişkenlik göstermek üzere genel olarak girdi katmanı, saklı katman ve çıkış katmanı olmak üzere 3 farklı katman içermektedir. Giriş katmanı gelen bilgiyi alarak ara katmana iletme görevi görmektedir.Giriş katmanında ağa sunulan bilgiler için işlem gerçekleşmez.Saklı katman ise girdi katmanından gelen bilgileri işleyerek sonraki katmana iletir.Bilgi işleme kısmında önemli bir faktör olan ağırlıklar ilk olarak rastlantısal belirlenmektedir daha sonra en uygun ağırlıklar belirlenene kadar değişim öğrenme katsayısı yardımıyla sağlanmaktadır..Daha önce de ifade edildiği üzere birden fazla saklı katman olabileceği gibi her katmanda birden nöron bulunabilmektedir.Her nöron bir sonraki katmanda bulunan bütün nöronlara bağlıdır.Nöron sayısı 1-15 arasında değişkenlik gösterip deneme yanılma yoluyla elde edilen sonuca göre karar verilmiştir.. Saklı katmanda yer alan ve matematiksel modelin düğüm noktası diyebileceğimiz aktivasyon fonksiyonu bulunmaktadır. Bu çalışmada İBGYYSA kullanıldığı için hatayı geri yayma özelliği göz önünde bulundurulup aktivasyon fonksiyonu olarak türevi alınabilen Sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Sigmoid fonksiyonu aynı zamanda probleme doğrusal olmama özelliği kazandırmaktadır. Ve toplama fonksiyonundan gelen sonuçları çıktıya dönüştürmeyi sağlamaktadır. Ayrıca hata fonksiyonunu minimize eden optimizasyon algoritması TRAINLM olarak probleme uyarlanmıştır. Öğrenme performansı ölçecek ölçüt olarak MSE seçilmiştir. Bulgular: Çalışmada kullanılan veriler analiz edilerek her ağ modeli için %70 i eğitim,%15 onaylama,% 15 te test verisi olarak sınıflandırılmıştır. Her bir parametre için ayrı bir ağ modeli belirlenmiştir. Elde edilen hata oranın kabul edilebilir düzeyde olduğu tespit edilmiştir. YSA sonucuna göre tahmin edilen değerlerin önceki ve sonraki aylarla ilişkili olduğu model yardımıyla ortaya konulmuştur. Sonuç: Model denemelerinden elde edilen sonuçlara göre baraja ait mevcut veriler kullanılarak İBGYSA kullanılarak eksik veri tahmininde bulunabileceği ortaya konulmuştur. Bu şekilde hem geçmişe yönelik hem de geleceğe yönelik yapılacak çalışmalar için veri sürekliliğinin sağlanabileceği ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Namazgah Barajı, Su Kalitesi, Yapay Sinir Ağları
|
