Keban baraj gölü seviyesinin bulanık mantık ve destek vektör makineleri yöntemleriyle tahmini

Abstract

Günümüz şartlarında su gereksinimi dünya nüfusunun artmasıyla gittikçe artarken ne yazık ki su kaynakları da azalmaktadır. Bu nedenle su havzalarının ve de bilhassa baraj göllerinin korunması ve iyi yöneltilmesi oldukça önemlidir. Baraj göllerinde bulunan su varlığının doğru yönetilebilmesi su miktarının bilinmesinden çok gelecekte bu miktarın tahmin edilebilmesiyle doğrudan ilişkilidir. Keban barajı gibi bölgenin en önemli su kaynağının doğru bir şekilde yönetilmesi oldukça büyük bir önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Elazığ'ın Keban ilçesinde bulunan Keban Baraj Gölü'ne ait 2013 – 2014 yılları arasındaki günlük su seviyesi ölçüm değerleri ile Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğünden alınan enerji gayesi, günlük toplam su sarfiyatı ve toplam buharlaşma miktarı değişkenleri kullanılarak Bulanık Mantık (BM), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) yöntemleri ile günlük hazne seviyesi tahmini yapılması amaçlanmıştır. Modeller, ortalama karesel hataların karekökü (KOKH), ortalama mutlak hata (MOH) ve determinasyon katsayısı (R2) olmak üzere üç istatistiksel kritere göre birbirleriyle karşılaştırıldı. Çalışma sonucunda Bulanık Mantık (BM), Destek Vektör Makineleri (DVM) modellerinin, baraj rezervuar seviyesini tahmin etmede başarılı oldukları görülmüştür. Anahtar Kelimeler : Bulanık Mantık, Destek Vektör Makineleri, Çoklu Lineer Regresyon, Baraj Rezervuar Seviyesi

Under today's conditions, while the need for water increases with the increase in the world population, unfortunately the water resources have been also decreasing. Therefore, it is very important to protect and direct water basins and especially dam lakes. Managing the presence of water in dam lakes is directly related to the estimation of this amount in the future rather than knowing the amount of water. Proper management of the most important water resource of the region such as Keban dam is of great importance. In this study, by using the variables (The General Directorate of State Hydraulic Works DSI in Turkish acronym) of daily water level, energy purpose, daily total water consumption and total evaporation amount from Keban Dam Lake in Keban district of Elazig between 2013 and 2014, Daily reservoir level estimation is aimed with Fuzzy Logic, Support Vector machines and Multiple Linear Regression Methods. The models were compared with each other according to the three statistical criteria, namely, mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and determination coefficient (R2). As a result of the study, it was observed that Fuzzy Logic (BM) and Support Vector Machines (SVM) models were successful in predicting the reservoir level of the dam. Key Words : F u zzy Logic, Support Vector Machines, Regression, Dam Reservoir Level, Keban dam