Su tutma eğrilerinin yapay sinir ağları ile tahmini
2020
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Doç. Dr. Nabi Kartal Toker ; Dr. Öğr. Üyesi Onur Pekcan
Özet (EN)
Soil water-retention curve (WRC) relates tension in soil water to soil suction. WRC information has pivotal importance for revealing the behavior of unsaturated soils. Methods for obtaining retention curves are either too expensive or time consuming. Instigated by the demand on fast predictions, this study expressed a composition of a 88 NN designs opened up with (i) hyperparameter tuning, (ii) reexamination of expressions of WRC and GSD. The data was extracted from UNSODA database which encompasses a broad type of soils and widely varied suction ranges, without excluding or subsampling any of the textural group or suction ranges of observations as most of the existing studies did. This inclusive approach rendered the originality of the study and yet spawned a series of problems in methodology and low accuracy in predictions. Among those models, Fredlund and Xing (1994) model held the highest accuracy measure, R^2 , which varied from 0.51 to 0.85.
Yazar
Dr. Melek Türkmen
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Melek Türkmen (Master Thesis). Su tutma eğrilerinin yapay sinir ağları ile tahmini, 2020, Middle East Technical University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Middle East Technical University tezlerinden daha fazlası
- Türk savunma sanayii için bir Ar-Ge yol haritası(2020)
- Sürü robotların müşterek hareketinde beklenti(2021)
- Çatışmalı bir süreçte devlet olma mücadelesi; Kıbrıs Türk toplumunun siyasal iktisadi analizi(2021)
- Spiro-pirolopiridazinlerin sentezi(2021)
- Çift kuyu modeli kullanılarak jeotermal kuyuda NCG enjeksiyonunun jeokimyasal modellemesi(2021)
- (SNX3)'ün EGFR-pozitif meme hücrelerinde erken ve uzun dönem EGF uyarımına duyarlılığı(2021)
