Nehirdeki katı madde miktarının bulanık mantık ve geleneksel yöntemler ile tahmini ve karşılaştırılması
Künye
Dayan, F. (2023). Nehirdeki katı madde miktarının bulanık mantık ve geleneksel yöntemler ile tahmini ve karşılaştırılması. (Yüksek Lisans Tezi). İskenderun Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Hatay.Özet
Nehirlerdeki katı madde miktarının doğru tahmin edilmesi; akarsuyun kirliliği, barajların
ömürlerinin saptanması ve akarsu taşımacılığı gibi konularda önemli yer tutmaktadır.
Yaptığımız bu çalışmada, Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), Uyarlanabilir Ağ Tabanlı
Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS), Bulanık Mantık- Simple Membership Functions and
Fuzzy Rules Generation Technique (SMRGT) ve Katı Madde Anahtar Eğrisi (KMAE)
yöntemleri kullanılarak akarsudaki katı madde miktarı tahmini yapılmıştır. Çalışma alanı
olarak ABD’nin Catonsville yakınındaki Patapsco Nehri kullanılmıştır. Bu çalışmada
01589025 nolu Patapsco Nehrindeki sediment gözlem istasyonundan 2015-2018 yılları
arasında gerçek zamanlı olarak ölçülen debi-bulanıklık ve katı madde miktarı verileri
kullanılmıştır. Girdi verileri olarak debi ve bulanıklık kullanılarak katı madde miktarı
tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ortaya çıkan model sonuçları, ÇDR, Uyarlanabilir Ağ
Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS), SMRGT ve katı madde anahtar eğrisi ile
karşılaştırılmıştır. Bulanık mantık modellerine ait olan sonuçların gözlem sonuçları ile
uyumlu sonuçlar verdiği görülmüştür Accurate estimation of the amount of sediment in rivers has an important place in issues
such as pollution of the river, determination of the life-span of dams and river
transportation. In this study, sediment amount in a stream was estimated using Multiple
Linear Regression (MLR), Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS),
Fuzzy Logic-Simple Membership Functions and Fuzzy Rules Generation Technique
(SMRGT) and Sediment Rating Curve (KMAE) methods. The Patapsco River near
Catonsville, USA was used as the study area. In this study, real-time flow rate-turbidity
and sediment matter data from the sediment observation station 01589025 in the Patapsco
River between 2015 and 2018 were used. The amount of sediment was tried to be
estimated by using flow rate and turbidity as input data. Obtained results were compared
with MLR, ANFIS, SMRGT and sediment key curve. It has been seen that the values using
with the fuzzy logic models give results consistent with the observation ones.