Dalgacık Dönüşüm Modelli Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Orta Anadolu Bölge İstasyonlarının Yağış Tahmini

Hatice ÇITAKOĞLU; Ömer COŞKUN

Makale detayları

Dalgacık Dönüşüm Modelli Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Orta Anadolu Bölge İstasyonlarının Yağış Tahmini

Yazarlar:

Hatice ÇITAKOĞLU | Ömer COŞKUN

Yayıncı:

Harran University

Ana Başlıklar:

İnşaat mühendisliği

Dergi:

Harran University Journal of Engineering 2021 Vol.6 Issue 1, pp.39-54

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000464933

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2528-8733

Özet:

 

Meteorolojik koşullarda önemli bir parametre olan yağış verilerinin belirlenmesi; tarım, enerji, çevre, ulaşım, lojistik ve afet kontrolü gibi birçok sektörü doğrudan etkilemektedir. Geleceğe yönelik yağış verilerinin doğru tahmin edilmesi, özellikle insanların günlük hayatını kolaylaştıracaktır. Önceki dönemlere ait yağış verilerinin kullanılması, gelecek dönemlerin yağış tahminlerine ve erken uyarı sistemlerinin kurulmasına olanak sağlayacaktır. Bu çalışmada, Türkiye’nin Orta Anadolu Bölgesi istasyonlarının 1990−2015 yılları arasındaki aylık yağış verileri kullanılarak geleceğe yönelik yağış tahminleri yapılmıştır. Yağış tahmini için iki farklı yaklaşımda bulunulmuştur. Bu yaklaşımlardan ilki, önceki dönemlere ait istasyonların aylık yağış verilerine sadece yapay sinir ağı (YSA) ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sisteminin (ANFIS) uygulanmasıdır. Diğer yaklaşım ise dalgacık dönüşüm modelinin hemYSA hem de ANFIS’e uygulanmasıdır. Bu modellerde 1990−2009 yılları arasındaki aylık yağış verileri eğitim verileri olarak, 2010−2015 yılları arasındaki veriler ise test verileri olarak kullanılmıştır. Yağış verileri t−2 ve t−1 zamanları için giriş verisi olarak kullanılmış olup t zamanındaki yağışlar tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu modellerin tahmin performansları, determinasyon katsayısı gibi istatistiksel kriterlere göre değerlendirilmiştir. Determinasyon katsayısına (0.011 ile 0.189) göreyağış verilerine YSA ve ANFIS metotları uygulanması ile yapılan tahminler kötü sonuçlar vermektedir. Determinasyon katsayısına göre Dalgacık dönüşümlü YSA (DD−YSA) vedalgacık dönüşümlü ANFIS (DD−ANFIS) modelleri ise geleceğe dönük yağış verilerinin tahmininde daha başarılıdır. Ayrıca bu çalışmada ortaya çıkan önemli sonuçlardan biri de istatistiksel kriterlere göreDD−ANFIS ve DD−YSA modellerinin birbirine çok yakın sonuçlar vermesidir.

Makale detayları

Dalgacık Dönüşüm Modelli Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Orta Anadolu Bölge İstasyonlarının Yağış Tahmini

Yazarlar: Hatice ÇITAKOĞLU | Ömer COŞKUN

Yayıncı: Harran University

Ana Başlıklar: İnşaat mühendisliği

Dergi: Harran University Journal of Engineering 2021 Vol.6 Issue 1, pp.39-54

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000464933

Sıklık: Üç Yıllık

eISSN: 2528-8733

Sayı

Yazarlar:

Hatice ÇITAKOĞLU | Ömer COŞKUN

Yayıncı:

Harran University

Ana Başlıklar:

İnşaat mühendisliği

Dergi:

Harran University Journal of Engineering 2021 Vol.6 Issue 1, pp.39-54

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000464933

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2528-8733