Yağış Miktarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

Abstract

- Yağış verilerinin öngörülebilir olması ve doğruya yakın şekilde tahmin edilebilmesi; mühendislik açısındanbirçok avantaj sağlayacak bir durumdur. Geçmiş yağış verileri yardımıyla bu öngörü işlemi belirlimatematiksel denklemler sayesinde yapılabilmektedir. Kara kutu modeli olarak adlandırılan analizsistemlerinde geçmiş veriler sayesinde oluşturulan modeller yardımıyla eksik veriler ve gelecekteki veriler tahminedilebilmektedir. Günümüzde gerek alınan verimli sonuçlar gerekse kullanım kolaylığı ve hızı sebebiyle bir kara kutumodeli olan Yapay Sinir Ağları (YSA) bu öngörü modellemelerinde sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada bir YapaySinir Ağı yöntemi olan İleri Beslemeli Geri Yayılım (İBGY) metodu yardımıyla yağış verileri tahmin edilmiştir vesonuçlar çoklu doğrusal regresyon analizi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Tahmin modelleri hazırlanırken geçmişyıllara ait yağış, nispi nem ve sıcaklık verileri birlikte kullanılmıştır. Hazırlanan birçok farklı modelden beş tanesikarşılaştırma amacıyla seçilmiştir. Çalışmada en iyi performansı 6 adet giriş verisi bulunan (sıcaklık, iki günötelenmiş nispi nem, bir gün ötelenmiş nispi nem, iki gün ötelenmiş yağış, bir gün ötelenmiş yağış) model 5 sergilemişve ileri beslemeli geri yayılım sinir ağının, çoklu doğrusal regresyon analizine göre daha başarılı sonuçlar verdiğigörülmüştür.