Uyarlanabilir ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi ((ANFIS) kullanılarak uzun vadeli nehir akım tahmini

Su kaynakları, canlı yaşamın en temel ihtiyaçlarından biridir. İnsan yaşamını sorunsuz bir şekilde sürdürebilmek için mevcut su kaynaklarının korunması ve kullanımına yönelik akılcı bir planlama gerekmektedir. Yapılacak planların başında kullanılacak su kaynağının gelecekte yaratacağı potansiyel belirlenmelidir. Bu nedenle, nehir sistemlerinin işleyişi ile ilgili çok çeşitli problemler hakkında temel bilgi sağlamak için nehir akış tahmini gereklidir. Bu çalışmada, Türkiye'de Seyhan Havzası'nda bulunan Zamanti Nehri-Değirmenocağı, Zamanti Nehri-Ergenuşağı ve Eğlence Deresi-Eğribük istasyonlarının günlük akım değerleri incelenmiştir.1988-2011 yılları arasında üç ayrı istasyon için ölçülmüş olan 8928 günlük akım verileri kullanılarak akış miktarı tahmini yapılmıştır. Yapay zekâ metotları karmaşık doğrusal olmayan problemleri modellemedeki başarımlarından kaynaklı bir süredir geleneksel yöntemlerin yerine kullanılmaktadır. Tez kapsamında geçmiş akım ölçüm değerlerinden ileriye dönük akış hızı tahmini yapılması amacıyla Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistem (ANFIS) modeli Benzetimli Tavlama (SA), Geri Yayılım (BP) ve Hibrid Öğrenme (HB) algoritmaları kullanılarak eğitilmiş ve tüm modellerden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kıyaslama için Ortalama Mutlak Hata (MAE), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Belirleme Katsayısı (R2) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) değerlendirme kriterleri kullanılmıştır. Yapılan analizler sonrasında doğrusal olmayan problemlerde ANFIS parametrelerini eğitmede HB ve BP algoritmalarının SA algoritmasından daha başarılı ve etkili şekilde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Nöro-Bulanık, ANFIS, Hidroloji, Nehir Akışı, Tahmin