Yapay zekâ teknikleri kullanılarak oluşturulan modeller, nehir akışı tahminleri üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Su kaynaklarının sürdürülebilir kullanımı, havza yönetimi ilkelerinin değerlendirilmesi, etkin doğal kaynak yönetimi ve doğru su kaynakları planlaması ile mümkündür. Bu koşullar, havzadaki nehir akışlarının doğru tahmin edilmesini gerektirmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'nin önemli havzalarından Sakarya Havzası'nın kritik noktasında bulunan Rüstümköy (E12A22) nehir akış ölçüm istasyonundan alınan günlük akış verileri ile nehir akış tahmini yapılmıştır. Bu istasyon için Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğünden (EİEİ) alınan 10 yıllık akış verileri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında doğru akış tahmini yapabilmek için yapay zekâ yöntemlerinden adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) modeli kullanılmıştır. ANFIS modelinin parametrelerini eğitmek için geri yayılım algoritması (GY) ve hibrit (HB) algoritma kullanılmıştır. Bu iki algoritmanın da başarımı ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Ayrıca, ANFIS modelinin nehir akış tahmin performansı, geleneksek yapay sinir ağları (YSA) modelinin nehir akış tahmin performansı ile karşılaştırılmıştır. Modellerin performanslarını analiz etmek için, verinin ilk %80'i eğitim için ve geri kalan %20'si test için kullanılmıştır. Sonuçlar, önerilen ANFIS modelinin, nehir akış verilerini yüksek doğruluk ile tahmin ettiğini ortaya koymuştur. Modellerin tahmin sonuçları RMSE, MAE, MAPE, STD ve R2 istatistiksel ölçüm metrikleri ile değerlendirilmiştir. Çalışmada kullanılan istatistiksel ölçüm metriklerine göre ANFIS modelinin YSA modeline göre daha başarılı olduğu görülmüştür. ORCID NO: 0000-0003-0692-9921
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, ANFIS, Nehir akışı, Tahmin, YSA
|
