Suyun kontrolü açýsýndan ve susuzluktan dolayý meydana gelecek hayati problemlerin çözümü için buharlaþma önemli bir faktör olmaya devam etmektedir. Barajlarda, göletlerde ve göllerde meydana gelen buharlaþma pek çok deðiþkene baðlý olduðundan buharlaþma miktarýný tahmin edebilmek için model kurmak oldukça güç olabilmektedir. Bir yapay zekâ uygulamasý olan yapay sinir aðlarý(YSA) pek çok problemin çözümünde ilgi odaðý olduðu gibi son çalýþmalarla buharlaþma tahmini içinde modellenebilir olmuþtur. Sadece buharlaþma da deðil son yýllarda su kaynaklarý mühendislerince hidrolojik çevrim dâhilinde dahi birçok problemin çözümüne uyarlanmýþtýr. Bu çalýþmanýn amacý, Namazgâh barajýna ait buharlaþmanýn YSA yöntemiyle modellenmesi üzerinedir. Bu amaçla, birinci aþama da ileri beslemeli geri yayýlýmlý bir yapay sinir aðý modeliyle eksik veriler tamamlanýrken, ikinci aþama da buharlaþma tahmini için zaman serisi analiziyle basit bir YSA modeli kurulmuþtur. Deðiþkenler arasý doðrusal olmayan bir iliþki söz konusu olduðundan çözüm için çok katmanlý bir að modeli tercih edilmiþtir. Girdi katmaný, gizli katmaný ve çýktý katmaný olmak üzere temelde üç katmanlý bir að mimarisi tasarlanmýþtýr. Modelde gizli katmanda bulunmasý gereken nöron sayýsý deneme yanýlma ile belirlenirken, hatayý minimize etmede diðer öðrenme algoritmalarýna oranla daha iyi sonuç alýndýðý için problemde Levenberg-Marquardt öðrenme algoritmasý kullanýlmýþtýr. En iyi model belirlenirken hata düzeyi için MSE(Hata Kareler Ortalamasý) ve R2 (Regrasyon) katsayýlarý dikkate alýnmýþtýr. Sonuç olarak zaman serisi analiziyle tahmin için NARX(Nonlinear Otoregresif ) bir modelle probleme çözüm bulunmuþtur.
Anahtar Kelimeler: Namazgâh Barajý, Yapay Sinir Aðlarý, Buharlaþma Tahmini
|
