• Home
  • About
  • Policies
  • Contact
    • Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
Advanced Search
View Item 
  •   Home
  • İKÜ Tezler / IKU Theses
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Yüksek Lisans Tezleri / Master's Theses
  • Proje ve Yapı Yönetimi Yüksek Lisans Programı / Project Management Master's Degree Program
  • View Item
  •   Home
  • İKÜ Tezler / IKU Theses
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Yüksek Lisans Tezleri / Master's Theses
  • Proje ve Yapı Yönetimi Yüksek Lisans Programı / Project Management Master's Degree Program
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Yapay sinir ağları ile akım tahmini: Mahmudiye göleti örneği

Flow rate modelling by artificial neural networks method: Mahmudiye pond as case study

Thumbnail
View/Open
MuratCanYLTez.pdf (2.889Mb)
Author
Can, Murat
Type
Thesis
Date
2012-11
Language
tr
Metadata
Show full item record
Abstract
Yapay Sinir Ağları yöntemi, insan beyni gibi öğrenebilen, öğrendiklerinden tecrübe edinen, mukayese yapabilen ve de sonuçlar çıkarabilen, günümüz teknolojisine en uygun, son 30 yıl içerisinde mühendislik alanında hızla yaygınlaşan ve gelişen, bir simülasyon modelidir. Bu yöntemin günümüzde yaygın olarak kullanılan diğer matematiksel modellerden en önemli ayrıcalığı, modelin gerçek veriler ile sürekli eğitilmesi, veri adedi çoğaldıkça modeldeki mevcut veriler üzerine eklenerek, gerçeğe daha yakın sonuçlar çıkarabilmesidir. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları yönteminin hidroloji alanına da uyarlanabileceğini göstermek amacıyla, su yapılarının mühendislik açısından işlevsel, emniyetli ve ekonomik planlanması için gereken belirli bir zaman sürecindeki akım değerlerini elde etmek için kullanılmıştır. Bu amaçla oluşturulan yapay sinir ağı çeşitli alternatif durumlar için eğitilmiştir. Eğitim yani girdi ve test yani çıktı veri setlerini oluştururken çoklu regresyon modelinden yararlanılmıştır. Sonuçta oluşturulan yapay sinir ağı, halen devlet kurumları tarafından kullanılan lineer regresyon ile akademik ve ihtisas kurumları tarafından kullanılan çoklu regresyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar yapay sinir ağlarının bu alanda rahatlıkla kullanılabileceğini, hata oranlarının mühendislik toleransları içinde kaldığını göstermiştir. İleriki zamanlarda ağların ara katmanları daha iyi çözümlendiği zaman daha başarılı sonuçlar vereceği kuşkusuzdur.
 
Artificial Neural Networks are simulation models having skills as learning like human brain, acquiring experience, making comparision, deducting and so familiar for updated technology, also highly developed and applicable to engineering field for the last 30 years. The most important exclusivity of this kind of models rather than the other extant mathematical models, is the sustainable training of the model by existing real data values. Corresponding trained model can update itself according to the new data sequences that can be added upto existence for the time being and the models reach to conclusion so close to the actual result. In this study; it is aimed to predicate that Artificial Neural Networks are applicable to hydrologic cases of deriving flow rates for a adequate period of time that is required for planning functional, secure and economical hydraulic structures by engineering point of view. Thereby composing artificial neural network by aiming is trained for different alternative cases. Trained as input data set and Test as output data set are produced whereby multiple regression analysis. As a result of forming Artificial Neural Network is compared both by the lineer regression analysis used for governmental agencies and by the multiple regression analysis used for academical and practice instituties. Eventually the results are pointed out that this models have sufficient reliability for these cases, because of the error margins remain in the limit of engineering tolerances. But when the intermediate layers of these networks are resolved more effectively at a future, it is definite that these models will yield more succesful results.
 
Subject
inşaat mühendisliği
civil engineering
proje yönetimi
project management
URI
http://hdl.handle.net/11413/636
Collections
  • Proje ve Yapı Yönetimi Yüksek Lisans Programı / Project Management Master's Degree Program [16]

İstanbul Kültür University

Hakkında |Politika | Kütüphane | İletişim | Send Feedback | Admin

Istanbul Kültür University, Ataköy Campus E5 Karayolu Üzeri Bakırköy 34158, İstanbul / TURKEY
Copyright © İstanbul Kültür University

Creative Commons Lisansı
IKU Institutional Repository, Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Designed by  UNIREPOS

İKU Kütüphane


Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageBy PublisherRightsPubmedScopusWoSThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageBy PublisherRightsPubmedScopusWoS

My Account

Login

İstanbul Kültür University

Hakkında |Politika | Kütüphane | İletişim | Send Feedback | Admin

Istanbul Kültür University, Ataköy Campus E5 Karayolu Üzeri Bakırköy 34158, İstanbul / TURKEY
Copyright © İstanbul Kültür University

Creative Commons Lisansı
IKU Institutional Repository, Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Designed by  UNIREPOS