Nehir akışının yapay zeka ve trend analizi metotları ile tahmini

Bu çalışmada akım gözlem istasyonları tarafından ölçümü yapılamamış akım verilerinin tespiti edilmesi için tahmin modelleri geliştirmek amacıyla yapay zeka ve istatistik yöntemleri kullanılmıştır. Yapay zeka yöntemleri; genellikle programlama dilleriyle geliştirilen ve bilgisayar sistemlerinin öğrenme algoritmaları sayesinde datalar üreten yöntemlerdir. İstatiksel yöntemler ise; temeli matematiksel ifadelere ve matematiksel modellemelere dayanan yöntemler olarak ifade edilmektedir. Sakarya havzasının alt havzası olan Porsuk havzasında yer alan 10 akım gözlem istasyonu ile Eskişehir ilinde ölçüm yapan yağış gözlem istasyon verileri çalışmada kullanılmıştır. Temin edilen verilerle tahmin modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller; Bir yapay zeka yöntemi olan yapay sinir ağlarının ileri beslemeli geri yayılım yöntemi, bir diğer yapay zeka yöntemi olan evrimsel algoritmanın gen ifade programlama yöntemi ve parametrik bir trend analizi metodu olan çoklu doğrusal regresyon yöntemiyle oluşturulmuştur. İleri beslemeli geri yayılım ağı; bir yapay sinir ağı yöntemidir. Farklı değerler ve farklı eğitim girdileriyle hazırlanan modellerden elde edilen sonuçların; belirlilik katsayısı, ortalama karesel hata ve ortalama karesel hatanın karekökü değerlerine bakılarak başarıları kıyaslanmıştır. Çalışma sonuçları incelendiğinde en iyi veri tahmin modellerini ileri beslemeli geri yayılım sinir ağının ürettiği görülmüştür. Gen ifade programlama yöntemi tahmin verileri oluşturmada ileri beslemeli geri yayılım yönteminden daha başarısız olmuştur. En başarısız sonuçlar çoklu doğrusal regresyon yöntemiyle elde edilmiştir. Çalışmada en başarısız sonuçları çoklu doğrusal regresyon yöntemi vermiştir. Sonuç olarak; ileri beslemeli geri yayılım sinir ağı; ölçülememiş ya da tahmin edilmek istenen akım değerlerini başarıyla tahmin edebilmiş ve hidrolik çalışmalarında kullanılabilir olduğunu göstermiştir.