Barajlar bir akarsu üzerine inşa edilen su yapılarıdır ve akarsuyun taşıdığı su miktarı ile beslenirler. Akarsu debisi, bir su yılı içerisinde ve/veya uzun dönem içerisinde çok fazla değişim gösterir. Bir barajın projelendirilmesi sırasında, barajın inşa edileceği kesit civarında olabildiğince uzun süreli debi ölçümlerinin mevcut olması uygundur. DSİ ve diğer proje uygulayıcıları, baraj yapımı için düşünülen ve akım rasatı olmayan veya yetersiz olan bir akarsu kesiti için, akım ölçümü yapılan daha uzaktaki kesitlerde yapılmış ölçümleri ve bu ölçümler için rasyonel metottan türetilen bir modeli kullanmaktadırlar. Kullanılan bu model, drenaj alanları esas alındığı için, güvenilirliği az olan bir yöntemdir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak, baraj haznelerine girecek akarsu akımlarının tahmini için bir model oluşturulmuştur. Bu amaçla, Manavgat Nehri üzerinde bulunan bazı istasyonların ölçülmüş akım verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar rasyonel metot ile karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Akım, Akarsu, Yapay Sinir Ağları, Manavgat Nehri.
Dams are the construction of water built on rivers and are nourished witth amount of water which the river has. Streamflow shows great variatıon in annual discharge measurement and long period. During to the planning of dam, it is suitable that there shuold be many discharge measurements at a section of river. İf there is no measurement station at the section where the dam constructs, DSİ and the other Project practicers use the measurements observed on the farther sections of river anda a model which is modified from the ratıonal method for these measurements. Reliability rate is low in this procedure because the drainage areas are taken as basis. İn this study, we have performed a model for predicting of streamflows entering to the dam reservoir by using the artificial neural network (ANN) method. For this reason, data of some measurement statıons on the Manavgat River is used. The results obtained are compared with ratıonal method. Keywords: Flow, River, Artificial Neural Network, Manavgat River.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2008.
Kaynakça var.
Barajlar bir akarsu üzerine inşa edilen su yapılarıdır ve akarsuyun taşıdığı su miktarı ile beslenirler. Akarsu debisi, bir su yılı içerisinde ve/veya uzun dönem içerisinde çok fazla değişim gösterir. Bir barajın projelendirilmesi sırasında, barajın inşa edileceği kesit civarında olabildiğince uzun süreli debi ölçümlerinin mevcut olması uygundur. DSİ ve diğer proje uygulayıcıları, baraj yapımı için düşünülen ve akım rasatı olmayan veya yetersiz olan bir akarsu kesiti için, akım ölçümü yapılan daha uzaktaki kesitlerde yapılmış ölçümleri ve bu ölçümler için rasyonel metottan türetilen bir modeli kullanmaktadırlar. Kullanılan bu model, drenaj alanları esas alındığı için, güvenilirliği az olan bir yöntemdir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak, baraj haznelerine girecek akarsu akımlarının tahmini için bir model oluşturulmuştur. Bu amaçla, Manavgat Nehri üzerinde bulunan bazı istasyonların ölçülmüş akım verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar rasyonel metot ile karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Akım, Akarsu, Yapay Sinir Ağları, Manavgat Nehri.
Dams are the construction of water built on rivers and are nourished witth amount of water which the river has. Streamflow shows great variatıon in annual discharge measurement and long period. During to the planning of dam, it is suitable that there shuold be many discharge measurements at a section of river. İf there is no measurement station at the section where the dam constructs, DSİ and the other Project practicers use the measurements observed on the farther sections of river anda a model which is modified from the ratıonal method for these measurements. Reliability rate is low in this procedure because the drainage areas are taken as basis. İn this study, we have performed a model for predicting of streamflows entering to the dam reservoir by using the artificial neural network (ANN) method. For this reason, data of some measurement statıons on the Manavgat River is used. The results obtained are compared with ratıonal method. Keywords: Flow, River, Artificial Neural Network, Manavgat River.