Destek Vektör Makineleri ve M5 Karar Ağacı Yöntemleri Kullanılarak Yağış-Akış İlişkisinin Tahmini

Abstract

Havza yönetimi ve afetlerin engellenmesi, su kaynaklarının daha verimli kullanılması ve su yapılarının inşasının planlaması amacı ile yağış ve akış verilerinin tahmini büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada Amerika Birleşik Devletleri Waltham Massachusetts'de yer alan Stony Brook rezervuarını besleyen Stony Brook nehrindeki 731 günlük yağış, akış ve sıcaklık bilgilerini içeren veriler kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Bu veriler Destek Vektör Makineleri (SVM) ve M5 Karar Ağacı (M5T) yöntemlerinde girdi olarak kullanılmış ve yağış akış ilişkişi tahmin edilmiştir. Her iki yöntemle elde edilen sonuçlar gerçek ölçüm sonuçları ile karşılaştırılmaları yapılmıştır. Bunun sonucunda M5 Karar Ağacı (M5T) modellerinin akış tahmininde daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür.