Göl Su Seviyesi Tahmininde Alt Bant Ayrıştırma Tekniklerinin Performanslarının İncelenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorLatifoğlu, Levent
dc.contributor.authorHaktanIr, Tefaruk
dc.date.accessioned2025-02-24T16:23:57Z
dc.date.available2025-02-24T16:23:57Z
dc.date.issued2022
dc.departmentNuh Naci Yazgan
dc.description.abstractBu çalışmada, doğal bir gölde ortalama su seviyesinin bir aydan altıncı aya kadar olan aylık ileri tahmini için hibrit yöntemler geliştirilmiştir. Göl su seviyesi verileri Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT), Ampirik Kip Ayrıştırma (EMD), Tekil Spektrum Analiz (SSA) teknikleri kullanılarak ön işleme tabi tutulmuştur ve elde edilen bu alt bant sinyalleri Yapay Sinir Ağlarına (YSA) giriş verileri olarak uygulanmıştır. Böylece üç farklı hibrit model elde edilmiş olup bu modellerin tahmin performansı analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, su seviyesi verilerine uygulanan ön işleme yöntemleri ile elde edilen hibrit yaklaşımların model performansını iyileştirdiği gözlemlenmiştir ve EMD-ANN ve SSA-ANN hibrit modellerinin bir ila altı aylık bir tahmin dönemi için ortalama aylık göl suyu seviyelerini ANN ve DWT-ANN modeline göre daha iyi tahmin ettiği görülmüştür.
dc.description.abstractIn this study, hybrid methods have been developed for estimation of monthly average water level of a natural lake in the coming months from the next one to the sixth month ahead. Lake water level data were preprocessed using Discrete Wavelet Transform (DWT), Empirical Mode Decomposition (EMD), Singular Spectral Analysis (SSA) techniques and these subband signals were applied to the input data of Artificial Neural Networks (ANN). Thus, three different hybrid models were obtained and the prediction performance of these models was analyzed. According to obtained results, it was observed that the hybrid approaches obtained with the preprocessing methods applied to the water level data improved the model performance and EMD-ANN and SSA-ANN hybrid models were found to better predict average monthly lake water levels for a forecast period of one to six months than the ANN and DWT-ANN model
dc.identifier.endpage675
dc.identifier.issn1012-2354
dc.identifier.issue3
dc.identifier.startpage657
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14440/300
dc.identifier.volume38
dc.language.isotr
dc.publisherErciyes Üniversitesi
dc.relation.ispartofErciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250444
dc.subjectGöl su seviyesi tahmini
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectAmpirik Kip Ayrıştırma
dc.subjectTekil Spektrum Analizi
dc.subjectForecasting of lake water level
dc.subjectArtificial Neural Networks
dc.subjectEmpirical Mode Decomposition
dc.subjectSingular Spectrum Analysis
dc.subjectDiscrete Wavelet Transform
dc.titleGöl Su Seviyesi Tahmininde Alt Bant Ayrıştırma Tekniklerinin Performanslarının İncelenmesi
dc.title.alternativeInvestigation Of Lake Water Level Forecasting Performances Of Subband Decomposition Techniques
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark Koleksiyonu