Günlük Akarsu Akım Verilerinin Destek Vektör Makinesi ve Dalgacık Dönüşümü ile Modellenmesi

Abstract

Günlük akarsu akımlarının tahmini su yapılarının işletilmesi, kontrolü ve yönetimi için oldukça önemlidir. Kısa süreli akım değerlerinin tahmini birçok parametreye bağlı olan ve değişkenlik gösteren zor bir görevdir. Günlük, haftalık gibi kısa süreli akış tahminleri, bir havzadaki belirli bir rezervuarın önümüzdeki kısa zaman bıyunca akışını tahmin etmek için kullanılır. Bu tahminler, mevcut su kaynaklarının optimum kullanımı için rezervuar depolamasının aktif olarak düzenlenmesini gerektiren hidroelektrik güç planlaması ve taşkın azaltmayı planlamak için kullanılır. Bu sebeple gerek akarsu yapılarının yönetiminde reservuarda ne kadar su biriktirileceği veya bırakılacağının belirlenmesinde gerekse üretilecek enerji miktarının belirlenmesinde kısa süreli akım tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebeple kısa süreli akımlar için en uygun tahminin yapılabilmesi su yapılarının yönetiminde hayati öneme sahiptir. Bu çalışmada günlük akım verilerinin kısa süreli akım tahminlerinde son yıllarda geliştirilmiş ve sıklıkla tercih edilen makine öğrenmesi yöntemlerinden birisi olan Destek Vektörleri Makineleri (DVM) incelenmiştir. Bu yöntem ile geliştirilen modeller sonuçlarının iyileştirilmesi için dalgacık dönüşümü kullanılarak hibrit modeller elde edilmiş ve günlük akım verileri için en uygun modeller araştırılmıştır. Geliştirilen modeller arasında 1,2 ve 5 günlük geciktirilmiş akım verilerin kullanılarak geliştirilen Dalgacık dönüşümlü DVM (WDVM04) modeli çeşitli istatistik kriterleri (R:0.998; NSE:0.996; KGE:0.993; PI:0.039; RMSE:0.304 ve MAPE:0.056) kullanılarak en iyi model olarak bulunmuştur.