Yazar "Yarar, Alpaslan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 13 / 13
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Analitical and artificial neural network models of discharge value passing over ogee Spillway(Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2017) Yarar, AlpaslanIn this study, analytical and Artificial Neural Network (ANN) models’ output of the discharge value, passing over Ogee Spillways, were compared. For this aim, a flume having 7.5 cm width, 15 cm depth and 5 m length, was used in the laboratory. Discharge values above the spillway were measured for different heads. Discharge values were also computed by the formula for the measured heads. An ANN model was set by using the experimental results in order to estimate the discharge value. So, the performance of the ANN model was investigated. As the result, it was seen that ANN model produced very successful output.Öğe Analytical and artificial neural network models to estimate the discharge coefficient for ogee spillway(E D P SCIENCES, 2017) Yarar, AlpaslanIn this study, analytical and Artificial Neural Network (ANN) model were used for determine the discharge coefficient of Ogee Spillways. For this aim, discharge coefficients of 11 different heads were calculated by using a test flume having 7.5 cm width, 15 cm depth and 5 m length, in the laboratory. Discharge coefficients were also computed by the formula for the same heads measured in the laboratory to investigate the accuracy of experimental setup. An ANN model was set by using the experimental results in order to estimate the discharge coefficient. Then, the performance of the ANN model was investigated. As the result, the coefficient of determination between ANN model and experimental setup is found R-2 = 0.98. ANN model is show a good consistency with experimental results.Öğe Beyşehir Gölü su seviyesi değişimlerinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004-07-29) Yarar, Alpaslan; Onüçyıldız, Mustafaİnsanoğlunun yaşamı için gerekli en temel unsur olan su, kültür, ekonomi ve en önemlisi de hayat demektir. Son yıllarda hızla artan insan nüfusunun su ihtiyacını karşılamak için, ülkeler sahip oldukları su kaynaklarından en iyi derecede faydalanmaya ve bu kaynaklan en iyi şekilde korumaya çalışmaktadır. Sahip olunan yüzeysel su miktarının belirlenmesi seviye gözlemleri ile sağlanabilir. Bu sayede gelecek için işletme politikaları geliştirilmekte ve belli periyotlar için su bütçeleri tayin edilebilmektedir. Bundan dolayı da özellikle tatlı su kaynaklarına ait seviyelerin en doğru ve en hızlı şekilde belirlenmesi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada Konya Ovası Projesinin ana su kaynağı olan Beyşehir GöhVnün su seviyesi değişimleri Yapay Sinir Ağlan yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır. DSİ tarafindan yapılan, 1962 ile 1990 yıllan arasına ait Giren akım-Kayıp akım, Yağış, Buharlaşma, Çekilen akım ve Seviye ölçümleri kullanılarak Yapay Sinir Ağlan yöntemi yardımı ile seviye değerleri elde edilmiş ve elde edilen değerler geleneksel yöntemlerden edinilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Beyşehir Gölü için yapılan bu çalışma ile, geleneksel yöntemlerle yapılan seviye ölçümlerinin değerlendirilmesinde karşılaşılan zorluk ve problemlerin ortadan kaldırılması ile sonuca en kısa sürede ulaşılması amaçlanmıştır.Öğe A COMBINED WAVELET AND NEURAL NETWORK MODEL FOR FORECASTING STREAMFLOW DATA(PARLAR SCIENTIFIC PUBLICATIONS (P S P), 2016) Yarar, Alpaslan; Onucyildiz, Mustafa; Copty, Nadim K.The modeling of streamflow is often needed for the sustainable management of water resources and for the protection against flooding. Over the years numerous streamflow forecasting models have been developed, black-box models, like Artificial Neural Networks (ANN), have became quite popular in the field of hydrologic engineering, because of their rapidity and less data requirements compared to physics-based models. In this study, a hybrid model, Wavelet-Neural Network (WNN), for the prediction of streamflow is developed. The model incorporates ANN and wavelet transform for the analysis of variations in streamflow time series. For demonstration, the model is applied to streamflow data from four flow observation stations (FOS), located in the West Mediterranean Basin of Turkey. Monthly mean streamflow data from the four FOS were used in the model. Original series were decomposed sub-series by wavelet transform. These sub-series were used for ANN model. In order to evaluate the performance of the WNN model, a multi regression (MR) model was also developed based on the same data set. Results show that WNN model forecasts the streamflow more accurately than the MR model with correlations between estimated and observed streamflow data ranging from 0.84-0.88.Öğe FORECASTING THE RAINFALL DATA BY ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM(INT SCIENTIFIC CONFERENCE SGEM, 2009) Yarar, Alpaslan; Onucyildiz, Mustafa; Sevimli, M. FaikKonya is the biggest city of Turkey in terms of area and agricultural land, on the other hand sixth biggest city in terms of population. Because of the decrease of rainfall and increase in temperature, the agricultural production and daily water consumption are effected negatively in last years. Rainfall, one of the basic parameters of the hydrological cycle, has a big importance to determine the water budgets and to improve the water supply policy. In this study, monthly total rainfall data belong to Konya between 1970-2002 years, have been studied to forecast by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). And model's performance has been evaluated by comparison with the Lineer Regression (LR) as one of the traditional methods.Öğe Geniş Başlıklı Savaklardaki Savak Yüklerinin Deneysel Ve Sayısal Olarak Modellenmesi(Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2020) Yıldız, Murat Can; Yarar, AlpaslanAçık kanallarda akışın kontrol edilebilmesi ve ölçülebilmesi maksadıyla kanalın enkesiti bir engel yerleştirilerek kapatılır. Bu amaçla inşa edilen hidrolik yapılardan birisi de savaklardır. Akış, savak yapısı üzerinden mansaba geçer. Savaklar keskin kenarlı, geniş tepeli ve ogee savakları olarak sınıflandırılabilir. Geniş başlıklı savakların memba kısmındaki akım şartlarına bağlı olarak kret genişliği tasarlanmakta olup kret boyunca kritik akımın oluşması sağlanır. Bu çalışmada farklı şev açılarına sahip geniş başlıklı savak modellerinin akım üzerindeki etkileri deney ortamında incelenmiştir. Üç farklı geniş başlıklı savak modeli oluşturulmuş ve her bir modelde 41 farklı debi için savak yükü okuması yapılmıştır. Yapılan deneylerle aynı şartları sağlayan sayısal modeller, hesaplamalı akışkanlar dinamiği yazılımı olan ANSYS-FLUENT ile çözülmüştür. Deneysel ve sayısal modellerden elde edilen sonuçlar kıyaslanmış ve sonuçların oldukça uyumlu olduğu görülmüştür.Öğe A Hybrid Wavelet and Neuro-Fuzzy Model for Forecasting the Monthly Streamflow Data(SPRINGER, 2014) Yarar, AlpaslanResearchers have studied to forecast the streamflow in order to develop the water usage policy. They have used not only traditional methods, but also computer aided methods. Some black-box models, like Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS), became very popular for the hydrologic engineering, because of their rapidity and less variation requirements. Wavelet Transform has become a useful tool for the analysis of the variations in time series. In this study, a hybrid model, Wavelet-Neuro Fuzzy (WNF), has been used to forecast the streamflow data of 5 Flow Observation Stations (FOS), which belong to Sakarya Basin in Turkey. In order to evaluate the accuracy performance of the model, Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model has been used with the same data sets. The comparison has been made by Root Mean Squared Errors (RMSE) of the models. Results showed that hybrid WNF model forecasts the streamflow more accurately than ARIMA model.Öğe Konya Altınapa Baraj Gölündeki Sedimantasyon Kaynaklı Kapasite Kaybının Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Hesaplanması(Selçuk Üniversitesi, 2014) Onüçyıldız, Mustafa; Bostancı, İhsan; Yarar, AlpaslanSedimantasyon, su kaynakları sistemlerinin işletilmesi aşamasında karşılaşılan en önemli sorunlardan biridir. Baraj rezervuarları ise bu sorunun en çok yaşandığı yapılardır. Rezervuar sedimantasyonu, barajların işletme sürelerini kısaltmakta ve işletme sorunları ile karşılaşılmasına sebep olmaktadır. Büyük maliyetler ve yoğun bir çalışmanın sonucu ortaya çıkan ve kullanım amaçları dikkate alındığında bulundukları ülkeler için ekonomik ve stratejik öneme sahip olan barajların sedimantasyon sonucu tam olarak işletilememesi ve rezervuarların tamamen dolarak kullanılamaz hale gelmesi kabul edilmesi zor bir durumdur. Rezervuar sedimantasyonundan kaynaklanabilecek sorunların minimum ölçeklerde tutulabilmesi için rezervuarda oluşan sedimantasyonun düzenli olarak takip edilmesi ve barajın işletme şeklinin buna göre belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, rezervuar sedimantasyonunun takibinde kullanılan geleneksel yöntemlere alternatif olarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı bir analiz yöntemi Konya-Altınapa Barajına uygulanmıştır. DSİ tarafından Altınapa Baraj gölünde 1968, 1974 ve 1979 yıllarında alınmış olan ölçümler sonucu hazırlanan batimetrik haritalar Arc View 3.2 yazılımı yardımıyla sayısallaştırılmış ve elde edilen sayısal haritalar 3-D Analyst ve Spatial Analyst uzantıları yardımıyla analizlere tabi tutulmuşlardır. Çalışma sonucunda, her döneme ait sediment birikiminin gözlenebildiği üç boyutlu taban profilleri ve hangi bölgede ne kadar sediment biriktiğini nicel olarak veren sediment dağılım haritaları, geleneksel yöntemlerle de elde edilebilen kot-alan ve kot- hacim değer ve eğrilerine ek olarak elde edilmiştir. Ayrıca elde edilen bu veriler yardımıyla barajın planlanması aşamasında varsayılan sediment verimi ile gerçekleşen sediment verimi karşılaştırılarak muhtemel faydalı ömür hesaplanmıştır. Bulunan sonuçlar, geçmiş yıllarda aynı veriler kullanılarak geleneksel yöntemlerle yapılan çalışmalardan elde edilen sonuçlarla paralellik göstermiştir. Coğrafi Bilgi Sistemleri sayesinde geleneksel yöntemlere oranla çok daha kısa sürede sonuca ulaşılmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçların üç boyutlu olarak gözlemlenebilmesi ve sediment dağılım haritalarının elde edilebilmesi baraj ile ilgili yorumların daha kolay ve daha gerçekçi yapılabilmesini sağlamıştır. Altınapa Barajında yapılan bu çalışmanın, ülkemizdeki diğer barajlarda yapılacak benzer sedimantasyon analizleri için bir örnek teşkil etmesi amaçlanmıştır.Öğe Modelling level change in lakes using neuro-fuzzy and artificial neural networks(ELSEVIER SCIENCE BV, 2009) Yarar, Alpaslan; Onucyildiz, Mustafa; Copty, Nadim K.Accurate estimation of level change in lakes and reservoirs in response to climatic variations is an important step for the development of sustainable water usage policies, particularly for complex hydrological systems such as Lake Beysehir, Turkey. In this study, level changes of Lake Beysehir were estimated using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), artificial neural networks (ANN) and a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). The ANN and ANFIS models were first trained based on observed data between 1966 and 1984, and then used to predict water level changes over the test period extending from 1985 to 1990. The performances of the different models were evaluated by comparing the corresponding values of mean squared errors (MSE) and decisive coefficients (R-2). While all models produced acceptable results, the minimum MSE value (0.0057) and the maximum R-2 value (0.7930) were obtained with ANFIS model, followed by the three-layered artificial neural network model (ANN1). The lowest performance was observed with the SARIMA model. (c) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.Öğe Modelling the Rainfall-Runoff Data of Susurluk Basin(PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2010) Dorum, Atila; Yarar, Alpaslan; Sevimli, M. Faik; Onüçyıdız, MustafaIn this study, rainfall runoff relationship was tried to be set up by using Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Interference Systems (ANFIS) models at Flow Observation Stations (FOS) on seven streams where runoff measurement has been made for long years in Susurluk Basin. A part of runoff data was used for training of ANN and ANFIS models and the other part was used to test the performance of the models. The performance comparison of the models was made with decisiveness coefficient (R(2)) and Root Mean Squared Errors (RMSE) values. In addition to this, a comparison of ANN and ANFIS with traditional methods was made by setting up Multi-regressional (MR) model. Except some stations, acceptable results such as R(2) value for ANN model and R(2) value for ANFIS model were obtained as 0.7587 and 0.8005, respectively. The high values of predicted errors, belonging to peak values at stations where multi variable flow is seen, affected R(2) and RMSE values negatively.Öğe Neuro-fuzzy and artificial neural networks modeling of uniform temperature effects of symmetric parabolic haunched beams(TECHNO-PRESS, 2015) Yuksel, S. Bahadir; Yarar, AlpaslanWhen the temperature of a structure varies, there is a tendency to produce changes in the shape of the structure. The resulting actions may be of considerable importance in the analysis of the structures having non-prismatic members. The computation of design forces for the non-prismatic beams having symmetrical parabolic haunches (NBSPH) is fairly difficult because of the parabolic change of the cross section. Due to their non-prismatic geometrical configuration, their assessment, particularly the computation of fixed-end horizontal forces and fixed-end moments becomes a complex problem. In this study, the efficiency of the Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) in predicting the design forces and the design moments of the NBSPH due to temperature changes was investigated. Previously obtained finite element analyses results in the literature were used to train and test the ANN and ANFIS models. The performances of the different models were evaluated by comparing the corresponding values of mean squared errors (MSE) and decisive coefficients (R-2). In addition to this, the comparison of ANN and ANFIS with traditional methods was made by setting up Linear-regression (LR) model.Öğe Susurluk havzası yağış akış verilerinin modellenmesi(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2010-12-17) Yarar, Alpaslan; Dorum, AtilaHidrolojik olaylar çok farklı parametrelerden etkilenmekte, dolayısıyla bir planlama sırasında zorluklar yaşanmaktadır. Değişkenler arasında kesin bir bağlantıdan söz edilememesi, algoritmaların ve istatistiksel yöntemlerin kullanımına teşvik etmektedir. Son yıllarda oldukça sık kullanılan modeller arasında Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık yöntemleri de bulunmaktadır. Bu çalışmada Susurluk Havzası'na ait 7 farklı Akım Gözlem İstasyonunun aylık ortalama akım verileri yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile modellenmiş ve Zaman Serileri modeli olan ARIMA modeli ile karşılaştırılmıştır. Havza üzerinde bulunan ve yağış gözlemi yapan meteoroloji istasyonları ile Thiessen Çokgeni oluşturularak her bir istasyona etki edebilecek yağış değerleri belirlenmiştir. Geçmiş aylara ve akım değerinin ait olduğu aya ait yağış verilerinin akım verileri ile korelasyonuna bakılarak yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinde kullanılacak veri setleri oluşturulmuştur. Modelleme farklı yapılarda yapılmış ve en iyi performans gösteren yapı esas alınmıştır. Zaman serileri modelinde, uygun ARIMA modelini tahmin etmek amacıyla Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu grafikleri incelenmiştir. Ayrıca farklı ARIMA modelleri de denenerek Akaike Bilgi Kriterlerine göre en uygun model belirlenmeye çalışılmıştır. Modellerin kıyaslamasının yapılabilmesi için her bir modelin tahmin değerleri ile ölçüm değerleri grafikleri çizilmiş ayrıca Ortalama Karesel Hata değerleri ve R2 değerleri hesaplanarak hata performanslarına bakılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yapay sinir ağları ve bulanık mantık modelleri, düşük R2 değeri olan iki akım gözlem istasyonu dışında kabul edilebilir sonuçlar üretebildiği görülmüştür.Öğe Yapay sinir ağları ile Beyşehir Gölü su seviyesi değişimlerinin belirlenmesi(Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, 2009) Yarar, Alpaslan; Onüçyıldız, MustafaHidrolojik modelleme çalışmalarında, bilindiği halde ölçülemeyen veya hesaba katılmayan bazı değerler mevcuttur. Yapay Sinir Ağları gibi modelleme araçları bu gibi değerlerin yokluğunda oldukça iyi sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada Konya Ovası Projesinin ana su kaynağı olan Beyşehir Gölü’nün su seviyesi değişimleri Yapay Sinir Ağları yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır. DSİ tarafından yapılan, 1962 ile 1990 yılları arasına ait Giren akım?Kayıp akım, Yağış, Buharlaşma, Çekilen akım ve Seviye ölçümleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları yöntemi yardımı ile seviye değerleri elde edilmiş ve elde edilen değerler geleneksel yöntemlerden edinilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Yapılan uygulamalar ile en iyi sonuç Ölçeklendirilmiş Eşleştirmeli Gradyant modelinde 1 gizli katman, 7 gizli düğüm sayısı ve 500 epoch için en küçük hata 0.056285 ile elde edilmiştir. Beyşehir Gölü için yapılan bu çalışma ile geleneksel yöntemlerle yapılan seviye ölçümlerinin değerlendirilmesinde karşılaşılan zorluk ve problemlerin ortadan kaldırılması ile sonuca en kısa sürede ulaşılması amaçlanmıştır.
