YAPAY SİNİR AĞI KULLANILARAK SU SEVİYESİNİN TAHMİN EDİLMESİ: YALOVA GÖKÇE BARAJI ÖRNEĞİ

Abstract

Artan dünya nüfusu ve küresel ısınmanın oluşturduğu kuraklığın etkisi ile su gibi ikamesi olmayan bir kaynağın, canlıların ihtiyaçlarını karşılayacak oranda muhafaza edebilmek, dünya kamuoyunun üzerinde durduğu önemli konular arasında yer almaktadır. Akarsulardaki su seviyesinin düşük olduğu dönemlerde gerekli olan su ihtiyaçlarını karşılamak ve akarsuların oluşturmuş olduğu düzensizliği ortadan kaldırılması için biriktirme haznelerinin yapılması gerekmektedir. Bu çalışmamızda Yalova Gökçe Barajının, su seviyesinin oluşmasında etkili olan Sellimandıra Deresinin gelen akım, yağış, buharlaşma, su tahliyesi, ( içme ve kullanma suyu, sulama suyu, dolu savak tahliyesi ) sızıntı suyu ve barajın rezervuar yüzey su seviyesi ölçüm verilerini kullanarak, rezervuardaki mevcut suyun seviyesinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Son zamanlarda Yapay Sinir Ağlarının birçok uygulama alanında başarı ile kullanılmasından dolayı bu çalışmamızda da yapay sinir ağları modelleri kullanılarak Yalova Gökçe Barajının 2019 yılı su seviyesinin tahmini yapılmıştır. Yapay sinir ağları modellerinin analizinde, çok katmanlı yapay sinir ağı fonksiyonu olan Levenberg-Marquardt eğitim algoritması ile Gradient Descent with Momentum eğitim algoritması kullanılmıştır. Bu yapay sinir ağı modellerinin analizlerinden çıkan sonuçlar karşılaştırılmış olup Levenberg-Marquardt eğitim algoritması ile bulunmuş olan tahmin verilerinin gerçek su seviyesine daha yakın değerlerde olduğu tespit edilmiştir.