Nehirlerdeki akış miktarının destek vektör makineleri ve bulanık mantık yöntemleri ile modellenmesi

Su kaynaklarının verimli kullanılması, su yapılarının inşasının planlanması ve sel felaketlerinin önlenmesi için nehirlerdeki akış miktarının doğru tespiti önemlidir. Ancak doğru akış tahmini, nehir havzasının hidrolojik ve meteorolojik özelliklerinin iyi anlaşılmasıyla ilgilidir. Nehirlerdeki akış tahmini, su kaynaklarının amacına uygun kullanılması, su yapılarının projelendirilip planlaması ve doğal afetler karşısında önlem alınması açısından çok önemlidir. Günümüzde nehirlerde akış tahmini için farklı yapay zeka yöntemleri uygulanmaktadır. Bu çalışmada Destek Vektör Makinaları (SVM), Bulanık Mantık (Sugeno ve Mamdani) ve Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) metotlarının performansları karşılaştırılarak nehirlerde akış miktarı tahmini yapılmıştır. Çalışma alanı olarak, ABD Worcester şehrindeki Stilwater nehri seçilmiştir. Bulanık mantık, destek vektör makineleri ve çoklu doğrusal regresyon modellerinde girdi verilerini oluşturmak için günlük 1095 yağış, akış, sıcaklık verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ve gerçek sonuçlar karşılaştırılmıştır.