Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/12176
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorGüven, Başak-
dc.contributor.authorAkdoğan, Zeynep-
dc.date.accessioned2020-08-13T06:55:42Z-
dc.date.available2020-08-13T06:55:42Z-
dc.date.issued2016-11-17-
dc.identifier.citationGüven, B. ve Akdoğan, Z. (2016). "Evaluation of empirical modelling techniques for the estimation of sediment amount in rivers". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 21(2), 309-317.tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147-
dc.identifier.issn2148-4155-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/261155-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12176-
dc.description.abstractThe sediment transport processes of streams have been the subject of research for many years. Sediment amount carried by a river is strongly correlated with the river’s flow rate and sediment concentration. This study aims to represent this correlation and to estimate the sediment amount using four different modelling techniques: MLR, PLS, SVM, and ANN. Records of river flow, sediment concentration and sediment amount obtained from the Göksu River, located in the Eastern Mediterranean region of Turkey, are used as input data in the models. The aim of is this study is to evaluate the effectiveness of ANN modelling in the estimation of sediment amount carried by river flow. Fifty percent of the data are used as training set to develop the models. The other half of the data is used for verification set. The performance of the four models is evaluated by determination coefficient of prediction set (r 2 pred). The results indicate that ANN is the most effective method (r2 pred = 0.94), followed by SVM (r 2 pred = 0.72). MLR and PLS methods are the least effective techniques (r 2 pred = 0.67) for estimating sediment amount in the Göksu River. Therefore, ANN approach is further studied to propose the best configuration for the prediction of river sediment amount.en_US
dc.description.abstractNehirlerdeki sediment taşınım süreçleri uzun yıllardır önemli bir araştırma konusu olmuştur. Nehirlerde taşınan sediment miktarı, nehrin akımı ve sediment konsantrasyonu ile güçlü bir ilişki içerisindedir. Bu çalışma, bu ilişkiyi göstermeyi ve dört farklı modelleme tekniği olan MLR, PLS, SVM ve ANN metotlarını kullanarak sediment miktarını hesaplamayı amaçlamaktadır. Türkiye’nin Doğu Akdeniz bölgesinde yer alan Göksu Nehri’ne ait akım, sediment konsantrasyonu ve sediment miktarı modellerde girdi verisi olarak kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı, nehir akımıyla taşınan sediment miktarının tahmin edilmesinde ANN modelleme tekniğinin etkisini değerlendirmektir. Verilerin yüzde ellisi modelin geliştirilmesi için öğrenme seti olarak, kalan veriler ise modelin validasyonu için test seti olarak kullanılmıştır. Test setinin belirleme katsayısı (r 2 pred) dikkate alınarak dört modelin performansı değerlendirilmiştir. Sonuçlar ANN’nin en etkili yöntem olduğunu (r 2 pred = 0.94) ve onu SVM’nin takip ettiğini (r 2 pred=0.72) göstermektedir. MLR ve PLS ise Göksu Nehri’ndeki sediment miktarının belirlenmesinde en az etkili yöntemlerdir (r 2 pred = 0.67). Bu nedenle, nehirdeki sediment miktarını tahmin etmek için en etkili yöntem, ANN’nin farklı konfigürasyonları çalışılarak araştırılmıştır.tr_TR
dc.language.isoenen
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectSediment amounttr_TR
dc.subjectRiveren_US
dc.subjectModellingen_US
dc.subjectANNtr_TR
dc.subjectSediment miktarıtr_TR
dc.subjectNehirtr_TR
dc.subjectModellemetr_TR
dc.titleEvaluation of empirical modelling techniques for the estimation of sediment amount in riversen_US
dc.title.alternativeNehirlerde sediment miktarının belirlenmesinde ampirik modelleme tekniklerinin değerlendirilmesitr_TR
dc.typeArticleen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.identifier.startpage309tr_TR
dc.identifier.endpage317tr_TR
dc.identifier.volume21tr_TR
dc.identifier.issue2tr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
Appears in Collections:2016 Cilt 21 Sayı 2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
21_2_24.pdf845.07 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons