| Yazarlar |
Veysel Gümüş
Harran Üniversitesi, Türkiye |
|
Oğuz Şimşek
Harran Üniversitesi, Türkiye |
|
Nazire Göksu Soydan Oksal
Mersin Üniversitesi, Türkiye |
|
Mevlüt Sami Aköz
Türkiye |
Prof. Dr. Kasım YENİGÜN
Türkiye |
| Özet |
| Buharlaşma, hidrolojik ve meteorolojik çalışmalarda önemli bir parametre olarak karşımıza çıkmakta ve buharlaşma tahmininin doğru yapılması ise su kaynaklarının geliştirilmesi, kontrol edilmesi ve yönetimi gibi çeşitli amaçlar için önem arz etmektedir. Son yıllarda, yapay zeka yöntemleri kullanan araştırmacılar arasında, hidroloji ve su kaynakları yönetimi konusu giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada, aylık ortalama buharlaşma tahminini elde etmek için Yapay Sinir Ağı (YSA), Bulanık Mantık Yapay Sinir Ağı (ANFIS) ve Gen Ekspresyon Programlama (GEP) yöntemleri kullanılmıştır. Aylık ortalama sıcaklık (Co), nem (%), rüzgar hızı (m/s), basınç (hPa), güneşlenme şiddeti (cal / cm2) ve güneşlenme süresi (saat) iklimsel verileri kullanılarak, Adana istasyonundaki aylık ortalama buharlaşma tahmin edilmiştir. Farklı girdi parametreleri kombinasyonları oluşturularak, YSA, ANFIS ve GEP metotları kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar neticesinde, kullanılan tüm metotların buharlaşma tahmininin kabul edilebilir derecede başarılı olduğu ancak ANFIS metodunda 6 girdili kombinasyonun, oluşturulan tüm modeller içerisinde en başarılı sonucu verdiği belirlenmiştir |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayımlanan tam makale |
| Dergi Adı | Dicle Üniversitesi Mühendislik Dergisi |
| Dergi ISSN | 1309-8640 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | Türkçe |
| Basım Tarihi | 07-2016 |
| Cilt No | 7 |
| Sayı | 2 |
| Sayfalar | 309 / 318 |
