Yazar "Kankal, Murat" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (ÇDURE) ile günlük akarsu akımlarının tahmini-haldizen deresi örneği
    (Gümüşhane Üniversitesi, 2018) Nacar, Sinan; Kankal, Murat; Hınıs, Mehmet Ali
    Su yapılarının tasarımında ve işletmesinde günlük akarsu akım değerleri büyük öneme sahiptir. İleriye yönelik kısa süreli akım tahmini yapabilen bir metodun geliştirilmesi, işletmede bulunan su yapılarının kontrolünün sağlanması, hidroelektrik üretimi, çevre koruması ve taşkın kontrolünde üreticiye, kullanıcıya ve bölge halkına uygun bir yönetim imkânı sağlayabilmektedir. Bu çalışmada, Haldizen Deresi akım değerleri Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri (ÇDURE) kullanılarak tahmin edilmiş ve sonuçlar klasik regresyon analizi (KRA) ile karşılaştırılmıştır. Bu amaç doğrultusunda Doğu Karadeniz Havzası’nda yer alan Haldizen Deresi Şerah Akım Gözlem İstasyonunun 1998- 2009 yılları arasında günlük olarak ölçülmüş olan akım verileri kullanılmıştır. Yapılan bu çalışma ile ÇDURE yönteminin tahmin değerlerinin KRA’ya göre daha iyi sonuçlar verdiği ve yöntemin akım değerleri tahmininde kullanılabilir olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışmanın akarsu üzerindeki enerji planlamasında ve ayrıca bölgede yapılması planlanan su koruma yapılarının tasarımında da faydalı olacağı düşünülmektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Forecasting daily streamflow discharges using various neural network models and training algorithms
    (Korean Society of Civil Engineers, 2018) Nacar, Sinan; Hinis, M. Ali; Kankal, Murat
    Streamflow forecasting based on past records is an important issue in both hydrologic engineering and hydropower reservoir management. In the study, three artificial Neural Network (NN) models, namely NN with well-known multi-layer perceptron (MLPNN), NN with principal component analyses (PCA-NN), and NN with time lagged recurrent (TLR-NN), were used to 1, 3, 5, 7, and 14 ahead of daily streamflow forecast. Daily flow discharges of Haldizen River, located in the Eastern Black Sea Region, Turkey the time period of 1998-2009 was used to forecast discharges. Backpropagation (BP), Conjugate Gradient (CG), and Levenberg-Marquardt (LM) were applied to the models as training algorithm. The result demonstrated that, firstly, the forecast ability of CG algorithm much better than BP and LM algorithms in the models; secondly, the best performance was obtained by PCA-NN and MLP-NN for short time (1, 3, and 5 day-ahead) forecast and TLR-NN for long time (7 and 14 day-ahead) forecast.