Estimation of Reference Evapotranspiration Amount Using Fuzzy Smrgt, Anfis and Multiple Linear Regression

Serkan Demirel; Bestami Taşar; Yunus Ziya Kaya; Fatih Üneş; Mustafa Demirci

Makale detayları

Estimation of Reference Evapotranspiration Amount Using Fuzzy Smrgt, Anfis and Multiple Linear Regression

Yazarlar:

Serkan Demirel | Bestami Taşar | Yunus Ziya Kaya | Fatih Üneş | Mustafa Demirci

Yayıncı:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar:

İnşaat Mühendisliği

Dergi:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.6 Issue 1, pp.106-120

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001284835

pISSN:

2687-3729

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Estimation of evapotranspiration is very important in hydraulic design process and agricultural irrigation management. In this study, average temperature S, relative humidity N, wind speed R, solar radiation SR parameters were used to estimate the daily evapotranspiration amount. Penman Monteith method is a standard method recommended by the FAO Food and Agriculture Organization. According to this method, daily evapotranspiration was estimated ET0 and Penman Monteith was accepted as the reference. Fuzzy SMRGT Simple Membership Functions and Fuzzy Rules Generation Technique method and Adaptive neuro fuzzy inference system ANFIS were used to estimate the daily evapotranspiration amount. The obtained values were improved with the results of Multiple Linear Regression MLR, which is a classical method. The prediction results of the models were compared with the reference evapotranspiration values and it was determined that both models gave stable results.

 Estimation of evapotranspiration is very important in hydraulic design process and agricultural irrigation management. In this study, average temperature S, relative humidity N, wind speed R, solar radiation SR parameters were used to estimate the daily evapotranspiration amount. Penman Monteith method is a standard method recommended by the FAO Food and Agriculture Organization. According to this method, daily evapotranspiration was estimated ET0 and Penman Monteith was accepted as the reference. Fuzzy SMRGT Simple Membership Functions and Fuzzy Rules Generation Technique method and Adaptive neuro fuzzy inference system ANFIS were used to estimate the daily evapotranspiration amount. The obtained values were improved with the results of Multiple Linear Regression MLR, which is a classical method. The prediction results of the models were compared with the reference evapotranspiration values and it was determined that both models gave stable results.

 Estimation of evapotranspiration is very important in hydraulic design process and agricultural irrigation management. In this study, average temperature S, relative humidity N, wind speed R, solar radiation SR parameters were used to estimate the daily evapotranspiration amount. Penman Monteith method is a standard method recommended by the FAO Food and Agriculture Organization. According to this method, daily evapotranspiration was estimated ET0 and Penman Monteith was accepted as the reference. Fuzzy SMRGT Simple Membership Functions and Fuzzy Rules Generation Technique method and Adaptive neuro fuzzy inference system ANFIS were used to estimate the daily evapotranspiration amount. The obtained values were improved with the results of Multiple Linear Regression MLR, which is a classical method. The prediction results of the models were compared with the reference evapotranspiration values and it was determined that both models gave stable results.

 Hidrolik tasarım süreci ve tarımsal sulama yönetiminde evapotranspirasyonun tahmini oldukça önemlidir. Bu çalışmada günlük evapotranspirasyon miktarı tahmini için ortalama sıcaklık S, bağıl nem N, rüzgâr hızı R, solar radyasyon SR parametreleri kullanılmıştır. Penman-Monteith, FAO Food and Agriculture Organization tarafından önerilen standart bir metottur. Bu metoda göre günlük evapotranspirasyon tahmini yapılmış ET0, referans olarak da Penman Monteith yöntemi kabul edilmiştir. Günlük evapotranspirasyon miktarının tahmini için Basit Üyelik Fonksiyonları ve Bulanık Kural Oluşturma Tekniği Bulanık SMRGT ve Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım sistemi ANFİS yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen değerler klasik bir yöntem olan Çoklu Doğrusal Regresyon ÇDR sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Modellerin tahmin sonuçları referans evapotranspirasyon değerleri ile kıyaslanmış ve her iki modelin de kararlı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Makale detayları

Estimation of Reference Evapotranspiration Amount Using Fuzzy Smrgt, Anfis and Multiple Linear Regression

Yazarlar:

Serkan Demirel | Bestami Taşar | Yunus Ziya Kaya | Fatih Üneş | Mustafa Demirci

Yayıncı:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar:

İnşaat Mühendisliği

Dergi:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.6 Issue 1, pp.106-120

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001284835

pISSN:

2687-3729

Evapotranspiration Fuzzy Logic

Simple Membership Functions and Fuzzy Rules Generation Technique

Adaptive Neural Fuzzy Inference

Multiple Linear Regression

Estimation

Evapotranspirasyon Bulanık Mantık

Basit Üyelik Fonksiyonları ve Bulanık Kural Oluşturma Tekniği

Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım

Çoklu Doğrusal Regresyon

Tahmin

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Serkan Demirel | Bestami Taşar | Yunus Ziya Kaya | Fatih Üneş | Mustafa Demirci

Yayıncı: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar: İnşaat Mühendisliği

Dergi: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.6 Issue 1, pp.106-120

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 10/2023

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001284835

pISSN: 2687-3729

Sayı

Yazarlar:

Serkan Demirel | Bestami Taşar | Yunus Ziya Kaya | Fatih Üneş | Mustafa Demirci

Yayıncı:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi

Ana Başlıklar:

İnşaat Mühendisliği

Dergi:

Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.6 Issue 1, pp.106-120

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001284835

pISSN:

2687-3729