| dc.creator |
Abu Salam, Zaki Kareem Ahmed,
1975-
170485
author |
|
| dc.creator |
Keskin, Mustafa Erol,
1963-
thesis advisor
9168 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı.
9169
issuing body |
|
| dc.date |
2018. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF03756.pdf |
|
| dc.description |
Suya olan talebin giderek artması su kaynaklarının optimum bir şekilde kullanılmasını gerekli hale getirmiştir. Bu çalışmada Irak Kerkük'ün kuzeybatısında bulunan Dibis barajının su seviyesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada Dibis barajına giren akım değerleri, barajdan çıkan akım değerleri, yağış değerleri ve başlangıç su seviyesi modellerin tahmininde çeşitli kombinasyonlar şeklinde kullanılmıştır. Bu çalışmada dört farklı model kullanılmıştır. Modeller yağışlı/yağışsız, başlangıç su seviyeli/başlangıç su seviyesiz olarak oluşturulmuştur. Çalışmada başlangıç su seviyesinin en önemli parametre olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Diğer parametrelerden yağışında önemli olduğu ancak doğruluk payını yaklaşık olarak % 1 değiştirdiği tespit edilmiştir. Başlangıç su seviyesine ek olarak bir önceki günün su seviyesinin modellere konulmasının da sadece % 2'lik bir katkısının olduğu çalışmada elde edilmiş bir başka sonuçtur. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Dibis Barajı, Seviye tahmin |
|
| dc.description |
Gradual increasing in water demanding has made the use of water resources in the optimum manner as a necessity. In this study, it is attempted to prediction the water level of Dibis Dam located at the north-west of Kirkuk in Iraq. Inflow, outflow values of Dibis dam, rainfall values and the water level at the beginning were used in the models' prediction in different combinations. Four different models have been used in this study. The models were made with/without rainfall and with/without initial water level. It was found that the initial water level is the most important parameter and also clarified the significance of the rainfall as one of the other parameters which is changing the accuracy only by 1%. Another finding shows that the inclusion of the water level of the previous day in the models contributed only by 2%, in addition to the initial water level. Keywords: Artificial Neural Networks, Dibis dam, Prediction level |
|
| dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2018. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Suya olan talebin giderek artması su kaynaklarının optimum bir şekilde kullanılmasını gerekli hale getirmiştir. Bu çalışmada Irak Kerkük'ün kuzeybatısında bulunan Dibis barajının su seviyesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada Dibis barajına giren akım değerleri, barajdan çıkan akım değerleri, yağış değerleri ve başlangıç su seviyesi modellerin tahmininde çeşitli kombinasyonlar şeklinde kullanılmıştır. Bu çalışmada dört farklı model kullanılmıştır. Modeller yağışlı/yağışsız, başlangıç su seviyeli/başlangıç su seviyesiz olarak oluşturulmuştur. Çalışmada başlangıç su seviyesinin en önemli parametre olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Diğer parametrelerden yağışında önemli olduğu ancak doğruluk payını yaklaşık olarak % 1 değiştirdiği tespit edilmiştir. Başlangıç su seviyesine ek olarak bir önceki günün su seviyesinin modellere konulmasının da sadece % 2'lik bir katkısının olduğu çalışmada elde edilmiş bir başka sonuçtur. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Dibis Barajı, Seviye tahmin |
|
| dc.description |
Gradual increasing in water demanding has made the use of water resources in the optimum manner as a necessity. In this study, it is attempted to prediction the water level of Dibis Dam located at the north-west of Kirkuk in Iraq. Inflow, outflow values of Dibis dam, rainfall values and the water level at the beginning were used in the models' prediction in different combinations. Four different models have been used in this study. The models were made with/without rainfall and with/without initial water level. It was found that the initial water level is the most important parameter and also clarified the significance of the rainfall as one of the other parameters which is changing the accuracy only by 1%. Another finding shows that the inclusion of the water level of the previous day in the models contributed only by 2%, in addition to the initial water level. Keywords: Artificial Neural Networks, Dibis dam, Prediction level |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Yapay sinir ağları ile Dibis barajının seviye tahmini = Prediction of water level in Dibis dam using artificial neural network / |
|
| dc.type |
text |
|