Yapay sinir ağları kullanılarak evapotranspirasyonun tahmin edilmesi ve ampirik metotlarla karşılaştırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: PAUL BANDA
Danışman: Bilal Cemek
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada farklı yapay sinir ağları (YSA) modelleri (çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA), radyal tabanlı yapay sinir ağları (RTYSA), genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağları (GRNN), bulanık yapay sinir ağları (ANFIS) ile ASCE Penman-Monteith yönteminden elde edilen referans bitki su tüketimini tahminleri Zimbabve Bulawayo Goetz ili meteoroloji istasyonu verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Zimbabve Bulawayo Goetz ili meteoroloji istasyonundan 1988-2001 yılları arasındaki iklimsel verilerden (sıcaklık, rüzgar hızı, güneş radyasyon ve bağıl nem) faydalanılarak farklı amprik yöntemlere (ASCE Penman-Monteith, Hargreaves, Turc, Priestley Taylor, Ritchie ve Valiantzas) göre günlük evapotranspirasyon (ETo) miktarı hesaplanmıştır. Yapay sinir ağlarında kullanmak üzere 1988-1994 yıllarındaki veri setleri eğitim, 1995-1998 yıllarındaki veri setleri test, 1999-2001 yılları arasındaki veri setleri ise doğrulama olarak alınmıştır. Beş farklı normalizasyon tekniği kullanılmış ve YSA modeli tahmin doğruluğu üzerindeki etkisi de araştırılmıştır. Modellerin performansını belirlemek için belirleme katsayısı (r2), tahmin hatasının standart sapması (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) kullanılmıştır. ÇKYSA modeli, güneş radyasyonu, bağıl nem, rüzgar hızı, maksimum ve minimum sıcaklık girdisi olarak kullanılarak denenmiş ve girdi kombinasyonları arasında en iyi performans sağlanmıştır. ÇKYSA'ın Levenberg Marquadt (LM) algoritması ETo tahmininde Conjugate Scale Gradient (SCG), ve Resilient Propagation (RP) algoritmalarına göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Deneysel modeller ASCE Penman-Monteith yöntemi ile karşılaştırılmış ve Hargreaves ve Turc modeli ETo tahmininde en iyi performansı göstermiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçların Zimbabve'de, sulama suyunun tahmini, su kaynakalarının planlanması ve yönetimi çalışmalarında faydalı olacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Bitki Su Tüketimi, Yapay sinir ağları, Bulawayo Goetz,Zimbabve