Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

VERİ MADENCİLİĞİ SÜRECİ KULLANILARAK ALTINAPA BARAJI’NIN REZERVUAR İŞLETME MODELİ

Yıl 2017, Cilt: 9 Sayı: 2, 39 - 49, 30.07.2017

Öz

Rezervuarlardaki su hacminin kontrolü, suyun biriktirilmesinin ve dağıtılmasının doğru zamanda yapılmasıyla
olur. Gerekli önlemlerin alınmaması durumunda can ve mal kayıpları da olabilmektedir. Rezervuar işletme
çalışmasının yapılması hem su temini hem de olası zararları önlemek açısından önemlidir. Rezervuarların etkili
bir şekilde işletilmesi için su hacmini doğru bir şekilde saptamak gereklidir. Çalışmada, Konya il sınırları
içerisinde bulunan Meram Çayı üzerindeki Altınapa Baraj Gölü’nün rezervuar işletme çalışması için veri
madenciliği süreci kullanılmıştır. Veri madenciliği süreci ile modeller geliştirilirken iki farklı veri seti
kullanılmıştır. Bu veri setlerinin ilkinde, göle gelen su miktarı, toplam sarfiyat ve yağış, ikincisinde ise göle
gelen su miktarı, buharlaşma ve yağış parametreleri mevcuttur. Bu parametrelerle farklı girdi kombinasyonları
kullanılarak hazne hacmini tahmin etmek için çeşitli modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen model sonuçları
incelendiğinde, rezervuar işletme çalışmalarında veri madenciliği sürecinin kullanılabilir olduğu görülmüştür.

Kaynakça

  • [1] Meriç, B.T., 2004. Su Kaynakları Yönetimi ve Türkiye. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 28 (1), 27-38.
  • [2] Kapluhan, E., 2013. Türkiye’de Kuraklık ve Kuraklığın Tarıma Etkisi. Marmara Coğrafya Dergisi, 27, 487-510.
  • [3] Sattari, M. T., Fakher-Fard, A., Docherkhesaz, M., Öztürk, F., 2007. Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Savalan Sulama Rezervuarının Simülasyonu. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Bilimleri Dergisi, 13(4), 337-345.
  • [4] Russell S.O., Campbell P.F., 1996. Reservoir Design and Operation with Variable Lake Hydrology. Journal of Water Resources Planning and Management, 122, 165-170.
  • [5] Sherestha P., Duckstein L., Stakhiv Z., 1996. Fuzzy Rule Based Modeling of Reservoir Operation. Journal of Water Resources Planning and Management, 122, 262-269.
  • [6] Mujumdar P.P., Ramesh T.S.V., 1997. Real-Time Reservoir Operation for Irrigation. Water Resources Research, 33, 1157-1164.
  • [7] Panigrahi D.P, Mujumdar P.P., 2000. Reservoir Operation Modelling with Fuzzy Logic. Water Resources Management, 33, 89-109.
  • [8] Neelakantan T.R., Pundarikanthan N.V., 2000. Neural Network Based Simulation Optimization Model for Reservoir Operation. Journal of Water Resources Planning and Management, 126, 57-64.
  • [9] Kumar, D.N., Prasad, D.S.V. Raju, K.S., 2001. Optimal Reservoir Operation Using Fuzzy Approach. In: Proceedings of the International Conference on Civil Engineering, ICCE.
  • [10] Loaiciga H.A., 2002. Reservoir Design and Operation with Variable Lake Hydrology. Journal of Water Resources Planning and Management, 128, 399-405.
  • [11] Tilmant A., Vanclooster M., Duckstein L., Persoons E. 2002. Comparison of Fuzzy and Nonfuzzy Optimal Reservoir Operating Policies. Journal of Water Resources Planning And Management, 128, 390-398.
  • [12] Chang F.J., Chang Y.T., 2004. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Water Level in Reservoir. Advances in Water Resources, 29, 1-10.
  • [13] Keskin, M.E., Terzi, Ö., Küçüksille, E.U., 2009. Data Mining Process for Integrated Evaporation Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 135(1), 39-43.
  • [14] Terzi Ö., Küçüksille, E.U., Ergin, G., İlker, A., 2011. Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Güneş Işınımı Tahmini. SDU International Technologic Science, 3(2), 29-37.
  • [15] Terzi Ö., 2012. Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Yağış Tahmini. Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu, Trabzon, 126-129.
  • [16] Google Earth, 2010.
  • [17] Hung, S., Yen, D.C., Wang, H., 2006. Applying Data Mining to Telecom Churn Management. Expert Systems with Applications, 31(3), 515-524.
  • [18] http://www.sqlnedir.com/Members/ArticleDetail.aspx?Id=81
  • [19] Öğüt, S., 2009. Veri Madenciliği Kavramı ve Gelişim Süreci. Yeditepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 12s., İstanbul.
  • [20] Tang, Z., MacLennan, J., 2005. Data Mining with Sql Server. Wiley, 480 pages, ISBN: 978-0-471-46261-3.
Yıl 2017, Cilt: 9 Sayı: 2, 39 - 49, 30.07.2017

Öz

Kaynakça

  • [1] Meriç, B.T., 2004. Su Kaynakları Yönetimi ve Türkiye. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 28 (1), 27-38.
  • [2] Kapluhan, E., 2013. Türkiye’de Kuraklık ve Kuraklığın Tarıma Etkisi. Marmara Coğrafya Dergisi, 27, 487-510.
  • [3] Sattari, M. T., Fakher-Fard, A., Docherkhesaz, M., Öztürk, F., 2007. Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Savalan Sulama Rezervuarının Simülasyonu. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Bilimleri Dergisi, 13(4), 337-345.
  • [4] Russell S.O., Campbell P.F., 1996. Reservoir Design and Operation with Variable Lake Hydrology. Journal of Water Resources Planning and Management, 122, 165-170.
  • [5] Sherestha P., Duckstein L., Stakhiv Z., 1996. Fuzzy Rule Based Modeling of Reservoir Operation. Journal of Water Resources Planning and Management, 122, 262-269.
  • [6] Mujumdar P.P., Ramesh T.S.V., 1997. Real-Time Reservoir Operation for Irrigation. Water Resources Research, 33, 1157-1164.
  • [7] Panigrahi D.P, Mujumdar P.P., 2000. Reservoir Operation Modelling with Fuzzy Logic. Water Resources Management, 33, 89-109.
  • [8] Neelakantan T.R., Pundarikanthan N.V., 2000. Neural Network Based Simulation Optimization Model for Reservoir Operation. Journal of Water Resources Planning and Management, 126, 57-64.
  • [9] Kumar, D.N., Prasad, D.S.V. Raju, K.S., 2001. Optimal Reservoir Operation Using Fuzzy Approach. In: Proceedings of the International Conference on Civil Engineering, ICCE.
  • [10] Loaiciga H.A., 2002. Reservoir Design and Operation with Variable Lake Hydrology. Journal of Water Resources Planning and Management, 128, 399-405.
  • [11] Tilmant A., Vanclooster M., Duckstein L., Persoons E. 2002. Comparison of Fuzzy and Nonfuzzy Optimal Reservoir Operating Policies. Journal of Water Resources Planning And Management, 128, 390-398.
  • [12] Chang F.J., Chang Y.T., 2004. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Water Level in Reservoir. Advances in Water Resources, 29, 1-10.
  • [13] Keskin, M.E., Terzi, Ö., Küçüksille, E.U., 2009. Data Mining Process for Integrated Evaporation Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 135(1), 39-43.
  • [14] Terzi Ö., Küçüksille, E.U., Ergin, G., İlker, A., 2011. Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Güneş Işınımı Tahmini. SDU International Technologic Science, 3(2), 29-37.
  • [15] Terzi Ö., 2012. Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Yağış Tahmini. Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu, Trabzon, 126-129.
  • [16] Google Earth, 2010.
  • [17] Hung, S., Yen, D.C., Wang, H., 2006. Applying Data Mining to Telecom Churn Management. Expert Systems with Applications, 31(3), 515-524.
  • [18] http://www.sqlnedir.com/Members/ArticleDetail.aspx?Id=81
  • [19] Öğüt, S., 2009. Veri Madenciliği Kavramı ve Gelişim Süreci. Yeditepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 12s., İstanbul.
  • [20] Tang, Z., MacLennan, J., 2005. Data Mining with Sql Server. Wiley, 480 pages, ISBN: 978-0-471-46261-3.
Toplam 20 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular İnşaat Mühendisliği
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Özlem Terzi

Onur Özcanoğlu

Tahsin Baykal Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 30 Temmuz 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 9 Sayı: 2

Kaynak Göster

IEEE Ö. Terzi, O. Özcanoğlu, ve T. Baykal, “VERİ MADENCİLİĞİ SÜRECİ KULLANILARAK ALTINAPA BARAJI’NIN REZERVUAR İŞLETME MODELİ”, UTBD, c. 9, sy. 2, ss. 39–49, 2017.

Dergi isminin Türkçe kısaltması "UTBD" ingilizce kısaltması "IJTS" şeklindedir.

Dergimizde yayınlanan makalelerin tüm bilimsel sorumluluğu yazar(lar)a aittir. Editör, yardımcı editör ve yayıncı dergide yayınlanan yazılar için herhangi bir sorumluluk kabul etmez.