Akış, temelde yağış, sıcaklık, nem başta olmak üzere çeşitli meteorolojik parametrelerin bileşkesinden oluşmaktadır. Parametreler arası doğrusal olmayan bir ilişki söz konusu olduğu için, yağış-akış arasındaki ilişkiyi modellemek açısından taşkın hidrolojisinde büyük önem taşımaktadır. Bu ilişkileri değerlendirmede matematiksel modelleme teknikleri yetersiz kaldığı için, öğrenme algoritmalarına dayanan Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi alternatif bir çözüm olmaktadır. YSA örnek uzayı verileriyle öğrenmekte, öğrendiklerinden çıkarımlar yapmakta ve hiç görmediği örneklere ait çıktı üretmektedir. Bu çalışma, Kocaeli İli, Kandıra İlçesinde bulunan Namazgâh Barajında meteorolojik veriler kullanılarak Yapay Sinir Ağları ile akışın tahmin edilmesi üzerinedir. Bu çalışmada, Namazgâh barajına ait giriş akımları günlük yağış, sıcaklık ve nem parametreleri dikkate alınarak ileri beslemeli geri yayılımlı bir yapay sinir ağı yöntemiyle modellenmiştir. Modellemede kullanılan aktivasyon fonksiyonuna uygunluk açısından öncelikle veriler Normalizasyon işlemiyle MATLAB Paket Programına uygun hale getirilmiştir. Veriler %75 eğitim, %15 test ve %5 onaylama verisi olarak sınıflandırılmıştır. Model mimarisi girdi katmanı, gizli katmanı ve çıktı katmanından oluşan çok katmanlı bir ağ mimarisine sahiptir. Çok katmanlı bir ağ tercih edilmesinin nedeni, veriler arasında doğrusal olmayan bir ilişki olmasıdır. Gizli katmanda bulunması gereken Nöron Sayısı deneme yanılma yoluyla belirlenirken, kullanılan öğrenme algoritması Levenberg- Marquardt olarak probleme uyarlanmıştır. Gözlenen ve tahmin edilen akım değerleri arası hata değerlendirilirken, Mean Squared Error (MSE-Ortalama Karesel Hata ) ve eğitim performansı açısından R^2(Regresyon) değerleri dikkate alınmıştır. Sonuç olarak, YSA ile yağış- akış ilişkisini kurmakta iyi bir performans sergilediği sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Namazgâh Barajı, Akışın Tahmini, Yapay Sinir Ağları
|
