- Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 11 Issue: 4
- Derin sinir ağları modeli ile standardize yağış indeksi tahmini
Derin sinir ağları modeli ile standardize yağış indeksi tahmini
Authors : Levent Latifoğlu
Pages : 1006-1024
Doi:10.28948/ngumuh.1145279
View : 7 | Download : 2
Publication Date : 2022-10-14
Article Type : Research
Abstract :Kuraklık, yaşamı doğrudan etkileyen ve çok çeşitli olumsuz etkileri olan doğal bir afettir. Kuraklığı tahmin etmek üzere farklı kuraklık indeksleri kullanılmaktadır. Bu indekslerden en yaygın olarak kullanılanlardan biri de Standardize Yağış İndeksidir (SYİ). Gerçekleştirilen çalışmada Türkiye’ye ait Rize, Konya ve Şanlıurfa illerinin 3, 6, 9 ve 12 aylık SYİ verileri 1-3 ileri zamanlı olarak tahmin edilmiştir. Tahmin çalışmasını gerçekleştirmek üzere Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (Long Short Term Memory Networks, LSTM) ve Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek Ağlarından (Bidirectional Long Short Term Memory Networks, biLSTM) oluşan Derin Sinir Ağları modelleri geliştirilmiştir. Tahmin performansını değerlendirmek üzere Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error, MAE), Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error, MSE), Korelasyon katsayısı (Correlation Coefficient, R) ve Belirlilik katsayısı (Determination Coefficient, R2) parametreleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar tahmin parametreleri ve saçılma grafikleri ile değerlendirildiğinde biLSTM içeren derin sinir ağları modelinin performansının oldukça iyi olduğu ve 3 ileri zamanlı tahminde bile yüksek korelasyona sahip sonuçlar elde edilebileceğini göstermiştir.Keywords : Kuraklık, Standardize yağış indeksi, Derin sinir ağları, LSTM, biLSTM