Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini

Abstract

Buharlaşma, hidrolojik çevrimin ana bileşeni olarak, su kaynaklarının geliştirilmesi ve yönetilmesi için önemlidir. Literatürde bulanık mantık ve yapay sinir ağlarına dayalı buharlaşma tahmin modelleri ile ilgili sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada buharlaşmanın
tahmini için yapay sinir ağı ve bulanık yapay sinir ağı modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada; Kayseri, Kırşehir, Nevşehir ve Yozgat illerindeki dört istasyondan alınan günlük ortalama sıcaklık (OS), minimum sıcaklık (MİS), maksimum sıcaklık(MAS), ortalama nem (ON) ve buharlaşma verileri kullanılmıştır. Çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA), radyal tabanlı yapay sinir ağları (RTYSA), genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağları (GRYSA), bulanık yapay sinir ağı (ANFIS) ve çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) metotları meteorolojik verilerden oluşan farklı giriş kombinasyonlarına uygulanarak tava buharlaşma tahminleri yapılmış, herbir değişkenin buharlaşmaya olan etkisi incelenmiş ve sonuçlar birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriterleri olarak karekök ortalama karesel hata (KOKH), ortalama mutlak hata (OMH) ve korelasyon katsayıları (R) kullanılmıştır. KOKH ve R kriterlerine göre 3 istasyonda RTYSA’nın
ANFIS, ÇKYSA ve GRYSA modellerine göre daha iyi olduğu, sadece 1 istasyonda ÇDR’nin RTYSA’dan biraz daha iyi olduğu görülmüştür. OMH kriterine göre 2 istasyonda RTYSA’nın, 1 istasyonda ANFIS’in, kalan 1 istasyonda da ÇDR’nun RTYSA’dan biraz daha iyi sonuçlar verdiği
görülmüştür.