Serkan Özdemir, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Yöntemlerin Kullanarak İçme Suyu Reservuarının Yönetimi için Bir Karar Destek Aracının Geliştirilmesi
Küresel iklim değişikliği, değişen meteorolojik faktörlerden ve su kullanımından etkilenen göl seviyesi dalgalanmalarına neden olmaktadır. Girdi veya çıktı değişiklikleri su dengesi denklemini hızla etkiler. Bu çalışma, iklimsel ve hidrolojik değişkenler için tahmin modellerini araştırmakta ve bunların göl su seviyesi ve su kalitesi ile korelasyonlarını değerlendirmektedir. Kullanılan çeşitli algoritmalar içerisinde (Naïve Yöntem, YSA ve RNN) LSTM, RMSE'ye göre doğrulukta üstünlük sağlamıştır. Naïve Yöntemi ile yapılan karşılaştırmalar, özellikle ileriki zaman periyotlarında YSA ve RNN'nin tahmin başarısını doğrulamaktadır. Sıcaklık ve buharlaşma ile yapılan korelasyonlar bu parametrelerin göl suyu kalitesi etkilerini vurgulamaktadır. Modeller ve metrikler su yöneticileri için bir karar destek aracı oluşturmaktadır.
Tarih: 19.12.2023 / 13:30 Yer: A-212









