Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

SOYDAN, M. Göksu; GUMUS, Veysel; AKÖZ, M.Sami; SIMSEK, OGUZ; YENİGÜN, KASIM

Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Veysel GÜMÜŞ, (Harran Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Şanlıurfa, Türkiye)

Oğuz ŞİMŞEK, (Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Adana, Türkiye)

M. Göksu SOYDAN, (Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Adana, Türkiye)

M.Sami AKÖZ, (Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Adana, Türkiye)

Kasım YENİGÜN (Harran Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Şanlıurfa, Türkiye)

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi

16 2

Yıl: 2016 Cilt: 7 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 309 - 318 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Öz:

Buharlaşma, hidrolojik ve meteorolojik çalışmalarda önemli bir parametre olarak karşımıza çıkmakta ve buharlaşma tahmininin doğru yapılması ise su kaynaklarının geliştirilmesi, kontrol edilmesi ve yönetimi gibi çeşitli amaçlar için önem arz etmektedir. Son yıllarda, yapay zeka yöntemleri kullanan araştırmacılar arasında, hidroloji ve su kaynakları yönetimi konusu giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada, aylık ortalama buharlaşma tahminini elde etmek için Yapay Sinir Ağı (YSA), Bulanık Mantık Yapay Sinir Ağı (ANFIS) ve Gen Ekspresyon Programlama (GEP) yöntemleri kullanılmıştır. Aylık ortalama sıcaklık (Co), nem (%), rüzgar hızı (m/s), basınç (hPa), güneşlenme şiddeti (cal / cm2) ve güneşlenme süresi (saat) iklimsel verileri kullanılarak, Adana istasyonundaki aylık ortalama buharlaşma tahmin edilmiştir. Farklı girdi parametreleri kombinasyonları oluşturularak, YSA, ANFIS ve GEP metotları kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde, kullanılan tüm metotların buharlaşma tahmininin kabul edilebilir derecede başarılı olduğu ancak ANFIS metodunda 6 girdili kombinasyonun, oluşturulan tüm modeller içerisinde en başarılı sonucu verdiği belirlenmiştir

Anahtar Kelime:

Estimation of Monthly Pan Evaporation Using Different Artificial Intelligence Methods in Adana Station

Öz:

Evaporation is a primary process of water and heat loss for most of lakes and therefore a main component in both their energy and water budgets. Accurate estimation of evaporation is necessary for water and energy budget studies, water quality surveys, watermanagement and planning of hydraulic constructions. Evaporation is emerging as an important parameter in hydrological and meteorological studies and also it is important to estimate evaporation correctly for the development, controlling and management of the waterresources.Inrecentyears,artificialintelligence methods are becoming more popular amongtheresearchersinhydrologyandwaterresourcesmanagement.Inthisstudy,ArtificialNeuralNetwork(ANN),Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) and Gene Expressing Programming (GEP) were used to obtain the estimated monthly average evaporation. Using climatic data of monthly average temperature (oC), humidity (%) wind speed (m/s), pressure (hPa), solar radiation (cal / cm2) and sunshine duration (hours), the average monthly pan evaporation in Adanastationwasestimated.Creatingdifferentcombinationsofinputparameterstheresultsobtained from ANN, ANFIS and GEP were compared. Accordingtotheresultobtainedfromdifferentmethods, all methods were found to be successful in estimating the evaporation but ANFIS method with 6 input combination is determined to be most successful in all models created.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Aytek A., "Co-active neurofuzzy inference system for evapotranspiration modeling." Soft Computing, 13(7), 691-700, 2009.
Cobaner M., "Evapotranspiration estimation by two different neuro-fuzzy inference systems." Journal of Hydrology, 398(3), 292-302, 2011.
Doğan E., Işık S., Sandalcı M., "Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi." İMO Teknik Dergi, 271, 4119-4131, 2007.
Ferreira, C., "Gene expression programming: a new adaptive algorithm for solving problems." Complex Syst. , 13(2), 87-129, 2001.
Güldal, V., Tongal, H., "Comparison of recurrent neural network, adaptive neuro-fuzzy inference system and stochastic models in Eğirdir Lake Level Forecasting." Water resources management, 24(1), 105-128, 2010.
Haykin, S., Neural networks: a comprehensive foundation, Prentice Hall PTR, 1994.
Jang, J.S., "ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system." Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on, 23(3), 665-685, 1993.
Kisi, O., Shiri, J., Nikoofar, B., "Forecasting daily lake levels using artificial intelligence approaches." Computers & Geosciences, 41, 169-180, 2012.
Kişi, Ö., "Daily pan evaporation modelling using a neuro-fuzzy computing technique." Journal of hydrology, 329(3), 636-646, 2006.
Kişi, Ö., Afşar, S., "Yapay Sinir Ağı ve BulanıkYapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini." Tarım Bilimleri Araştırma Dergisi, 3(1), 45-51, 2010.
Kumar, M., Bandyopadhyay, A., Raghuwanshi, N., Singh, R., "Comparative study of conventional and artificial neural networkbased ETo estimation models." Irrigation Science, 26(6), 531-545, 2008.
Shiri, J., Kişi, Ö., "Application of artificial intelligence to estimate daily pan evaporation using available and estimated climatic data in the Khozestan Province (South Western Iran)." Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 137(7), 412-425, 2011.
Shiri, J., Marti, P., Singh, V. P., "Evaluation of gene expression programming approaches for estimating daily evaporation through spatial and temporal data scanning." Hydrological Processes, 28(3), 1215-1225, 2014.
Tabari, H., Talaee, P. H., Abghari, H., "Utility of coactive neuro-fuzzy inference system for pan evaporation modeling in comparison with multilayer perceptron." Meteorology and Atmospheric Physics, 116(3-4), 147-154, 2012.
Terzi, Ö., "Daily pan evaporation estimation using gene expression programming and adaptive neural-based fuzzy inference system." Neural Computing and Applications, 23(3-4), 1035-1044, 2013.
Terzi, Ö., Keskin, M. E., "Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı Kullanılarak Günlük Tava Buharlaşma Tahmini." İMO Teknik Dergi, 243, 3683-3693, 2005.
Trajkovic, S., Kolakovic, S., "Comparison of simplified pan-based equations for estimating reference evapotranspiration." Journal of irrigation and drainage engineering, 136(2), 137-140, 2009.
Wu, J.D., Hsu, C.C., Chen, H.C., "An expert system of price forecasting for used cars using adaptive neuro-fuzzy inference." Expert Systems with Applications, 36(4), 7809-7817, 2009.

APA	GUMUS V, SIMSEK O, SOYDAN M, AKÖZ M, YENİGÜN K (2016). Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. , 309 - 318.
Chicago	GUMUS Veysel,SIMSEK OGUZ,SOYDAN M. Göksu,AKÖZ M.Sami,YENİGÜN KASIM Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. (2016): 309 - 318.
MLA	GUMUS Veysel,SIMSEK OGUZ,SOYDAN M. Göksu,AKÖZ M.Sami,YENİGÜN KASIM Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. , 2016, ss.309 - 318.
AMA	GUMUS V,SIMSEK O,SOYDAN M,AKÖZ M,YENİGÜN K Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. . 2016; 309 - 318.
Vancouver	GUMUS V,SIMSEK O,SOYDAN M,AKÖZ M,YENİGÜN K Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. . 2016; 309 - 318.
IEEE	GUMUS V,SIMSEK O,SOYDAN M,AKÖZ M,YENİGÜN K "Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini." , ss.309 - 318, 2016.
ISNAD	GUMUS, Veysel vd. "Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini". (2016), 309-318.

APA	GUMUS V, SIMSEK O, SOYDAN M, AKÖZ M, YENİGÜN K (2016). Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 7(2), 309 - 318.
Chicago	GUMUS Veysel,SIMSEK OGUZ,SOYDAN M. Göksu,AKÖZ M.Sami,YENİGÜN KASIM Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 7, no.2 (2016): 309 - 318.
MLA	GUMUS Veysel,SIMSEK OGUZ,SOYDAN M. Göksu,AKÖZ M.Sami,YENİGÜN KASIM Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, vol.7, no.2, 2016, ss.309 - 318.
AMA	GUMUS V,SIMSEK O,SOYDAN M,AKÖZ M,YENİGÜN K Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2016; 7(2): 309 - 318.
Vancouver	GUMUS V,SIMSEK O,SOYDAN M,AKÖZ M,YENİGÜN K Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2016; 7(2): 309 - 318.
IEEE	GUMUS V,SIMSEK O,SOYDAN M,AKÖZ M,YENİGÜN K "Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini." Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 7, ss.309 - 318, 2016.
ISNAD	GUMUS, Veysel vd. "Adana istasyonunda buharlaşmanın farklı yapay zeka yöntemleri ile tahmini". Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 7/2 (2016), 309-318.