Streamflow and Sediment Load Prediction Using Linear Genetic Programming

Authors : Ali DANANDEH MEHR, Ali Unal ŞORMAN

Pages : 323-332

Doi:10.17482/uumfd.352833

View : 10 | Download : 9

Publication Date : 2018-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Nehirlerin morfolojisini, ekosistemi ve özellikle taşkın olaylarını etkileyen iki ana değişken askıdaki sediment ve günlük akımlardır. Yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA);, bu değişkenleri modellemek ve tahmin etmek için yakın zamanda yapılmış çalışmalarda başarıyla kullanılmıştır. Bununla birlikte, bunlar kapalı yöntemlerdir ve pratik uygulamalarda kolaylıkla kullanılamazlar. Bu makalede, İran`daki iki nehirde bu değişkenleri tahmin etmek üzere açık modeller geliştirmek için doğrusal genetik programlama insert ignore into journalissuearticles values(DGP); yaklaşımı önerilmiştir. DGP tarafından geliştirilen açık ilişkiler insert ignore into journalissuearticles values(tahmin kuralları);, fiziksel tutarlılığı açısından kontrol edilebilen denklemler veya program kodları şeklindedir. Sonuçlar, global maksimum ve minimum akımları elde etme noktasında, DGP’nin YSA’ya göre daha başarılı olduğunu gerek kalibrasyon gerekse doğrulama aşamalarında hataların karelerinin ortalamasının karekökünün en düşük, verimlilik katsayısının ise daha yüksek olmasını sağlayarak göstermiştir. 
Keywords : Günlük akım, Sediment, Öngörüm, Doğrusal Genetik Pogramlama, Yapay sinir ağları