Suspended Sediment Load Estimation in Lower Sakarya River By Using Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Models

Authors : E. DOGAN

Pages : 22-32

View : 11 | Download : 3

Publication Date : 2005-08-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Akarsu yapilarinin planlanmasi ve projelendirilmesinde nehirdeki kati madde tasinimi miktarinin tahmini, akarsu üzerine yapilan tesislerin ekonomik ömrünün belirlenmesi açisindan önem arz etmektedir. Genellikle kati madde miktari ya aski maddesi sediment gözlem istasyonlarindan yapilan dogrudan ölçümlerle ya da literatürde olan kati madde tasinim formülleriyle belirlenmektedir. Aski maddesinin dogrudan akarsudan ölçüm metoduyla belirlenmesi en güvenilir yol olmasina ragmen zaman alan ve maliyetli bir yöntemdir. Bir çok gözlem istasyonundan su debisi ölçülmesine karsin aski maddesi ölçümü yapilmamaktadir. Ayrica taskinlar sirasinda da sediment gözlem istasyonlarindan aski maddesi ölçümü yapilamamaktadir. Diger taraftan literatürde birçok kati madde tasinimi formülü vardir. Fakat bu formüllerin çogunda akim ve kati madde özellikleriyle ilgili detayli bilgilere ihtiyaç duyulmaktadir. Genellikle bu formüller kendi aralarinda da çelismektedir ve bu nedenle en iyi çözümü veren denklemi belirlemek oldukça güçtür. Problemin karmasikligi,kesinsizligi ve belirsizligi klasik yöntemlere rahat modelleme imkani vermez. Bu durumlarinda daha uygun olarak kullanilabilecek baska yöntemlerde mevcuttur. Bu nedenle bu çalisma için, literatürde esnek yöntemler insert ignore into journalissuearticles values(soft computing); olarak ifade edilebilecek bu grup içerisinde bulunan yapay sinir aglari insert ignore into journalissuearticles values(YSA);, Mamdani ve Sugeno bulanik mantik insert ignore into journalissuearticles values(Mamd aniBM, Sugeno-BM);, adaptif sinirsel bulanik sistemi insert ignore into journalissuearticles values(ASBS); gibi yöntemler Asagi Sakarya Nehrinde aski maddesi miktarinin tahmini için kullanilmistir. Bu modellemeler içerisinde ASBS yöntemi model olusturma asamasinda kolayliklar sagladigi gibi, ayni zamanda direkt olarak ölçülen aski maddesi debisi degerlerine en yakin sonucu verdigi belirlenmistir
Keywords : Yapay sinir aglari, bulanik yaklasim sistemleri, adaptif sinirsel bulanik sistemler, aski maddesi miktari