Doktora Tezi Görüntüleme

Öğrenci: Tuğçe ANILAN
Danışman: Prof. Dr. Ömer YÜKSEK
Anabilim Dalı: İnşaat Mühendisliği
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
Tez Adı: DOĞU KARADENİZ HAVZASININ L-MOMENTLERE DAYALI TAŞKIN FREKANS ANALİZİNDE YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİNİN UYGULANMASI
Tezin Türü: Doktora
Kabul Tarihi: 20/10/2014
Sayfa Sayısı: 121
Tez No: Dt1049
Özet:

      Bu çalışmada, Türkiyenin Doğu Karadeniz Havzasında bulunan 33 akım gözlem istasyonuna ait yıllık maksimum debilere taşkın frekans analizi uygulanmıştır. Bölgenin homojenliği, L-momentler yöntemine dayalı uyumsuzluk ölçüsü (Di) ve heterojenlik ölçüsü (Hi) ile kontrol edilmiştir. Elde edilen homojen bölgeye, ekstrem-değer tip I, genelleştirilmiş-ekstrem değer, log normal, log Pearson tip III ve genelleştirilmiş lojistik dağılımlarının uygunluğu sınanmıştır. Uygun dağılımların belirlenmesi için Ki-kare ve olasılık çizgileri korelasyon testleri kullanılmıştır. Her bir istasyona uygun olan dağılımlara göre T= 5, 10, 25, 50, 100 ve 500 yıl tekerrürlü taşkın debileri hesaplanmıştır. Bölgede ölçümü olmayan yerlerde taşkın debisi tahmini için lineer olmayan regresyon modeli geliştirilmiştir. Regresyon modelinde, bağımsız değişkenler olarak drenaj alanı, eğim, kot, drenaj yoğunluğu, yıllık ortalama yağış ve yağış şiddeti değerleri kullanılmıştır. Regresyon analizinin performansını değerlendirmek için, ortalama rölatif hata, ortalama mutlak hata ve ortalama karesel hatanın karekökü değerleri hesaplanmıştır. Yapay arı kolonisi (YAK) ve öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon (ÖÖTO) modelleri geliştirilerek elde edilen sonuçlar regresyon analizi ile karşılaştırılmıştır. Analizler, YAK ve ÖÖTO ile oluşturulan modellerin regresyon modeline göre daha iyi olduğunu göstermiştir. Hata değerleri dikkate alındığında, ÖÖTO nun YAK a göre farklı bağımsız değişken durumlarında taşkın debisi tahmininde daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Çalışmada ayrıca, drenaj alanı, eğim, kot, drenaj yoğunluğu, yıllık ortalama yağış ve tekerrür periyotları kullanılarak yapay sinir ağı (YSA) ve çoklu doğrusal olmayan regresyon analizi (RA) ile modeller geliştirilmiştir. Maksimum debiyi tahmin etmede, YSA nın RA ya göre daha güvenilir tahminler verdiği görülmüştür.

      Anahtar Kelimeler: Taşkın Frekans Analizi, L-Momentler, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon, Yapay Sinir Ağları