•  
  •  
 

Article Title

MATLAB ile Levenberg-Marquardt algoritması tabanlı YSA uygulaması: Aylık yağış-akış modellemesi

Abstract

Su kaynakları mühendisliğinde, aylık yağış-akış modellerinin önemi büyüktür. Yağış-akış ilişkilerinin belirlenmesinde kapalı kutu modellerinin kullanımı, deterministik modellere kıyasla zaman tasarrufu sağlaması, ihtiyaç duyulacak verinin nitelik ve nicelik olarak daha az olması ve daha düşük işlem hacmine sahip olmasından ötürü tercih edilmektedir. Bu kapsamda pek çok farklı metot kullanılarak yağış-akış ilişkileri ele alınmakta olup yapay sinir ağları (YSA) modelleri de adı geçen çalışmalarda önemli bir yer tutmaktadır. Literatürdeki örnekler incelendiğinde bu modellerin genellikle hazır paket programların arayüzleri ile kurulduğu görülmektedir. Çalışmada MATLAB programı kullanılarak YSA modeli uygulamasına yer verilmiştir. Optimizasyon ya da diğer bir deyişle YSA eğitim algoritması olarak Levenberg-Marquardt algoritmasından faydalanılmıştır. Uygulama örneği aylık-yağış modellemesi üzerinden kurgulanmış ve Gediz Havzası’ndaki Medar Çayı’na ait 1962-2005 dönemi verileri bu kapsamda değerlendirilmiştir. Hazırlanan modelin girdisi olarak alansal ortalama yağış (Pt) ve sıcaklık (Tt) değerleri kullanılmıştır. Çalışmada yağış ile akış arasındaki gecikmeler de hesaba katılmış ve sırasıyla bir (Pt-1), iki (Pt-2) ve üç (Pt-3) ay önceki alansal ortalama yağış verileri de girdi vektörüne eklenerek model performansları sınanmıştır. En iyi performansa sahip YSA modeli yapısı, farklı istatistiksel kriterler yardımıyla irdelenmiştir. Önerilen YSA model yapısının uzun dönem istatistiklerinin yanı sıra, aylık ve yıllık homojenlikler incelendiğinde de uygulama havzasını başarıyla temsil edebileceği kanısına varılmıştır. Elde edilen sonuçların yaında, LM algoritması tabanlı YSA modelinin MATLAB ortamında paylaşılan kodlarının yağış-ilişkisi belirleme uygulaması dışında farklı disiplinlerde çalışan araştırmacılara da yararlı olacağı düşünülmektedir.

https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/453143

Share

COinS