Nehir akımlarının doğru tahmin edilmesi; barajların planlanması, taşkın risklerinin azaltılması, su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi ve tarımsal faaliyetlerin planlanması açısından büyük önem taşıyor. Ancak nehir akımları doğası gereği karmaşık, doğrusal olmayan ve değişken bir yapı gösterdiği için bu verilerin güvenilir şekilde tahmin edilmesi oldukça zor bir problem olarak kabul ediliyor.
Bu alanda yapılan yeni bir akademik çalışma, makine öğrenmesi ve gelişmiş veri analiz yöntemlerini bir araya getirerek nehir akımı tahminlerinde daha yüksek doğruluk sağlayan bir model geliştirilmesini öneriyor.
Gelişmiş Veri Ayrıştırma Teknikleri Kullanıldı
Araştırmada nehir akımı tahminlerini iyileştirmek için yalnızca yağış ve akım verileri değil, aynı zamanda gelişmiş veri ayrıştırma yöntemleri de kullanıldı. Çalışmada kullanılan yöntemler arasında:
Ampirik Mod Ayrışımı (EMD)
Varyasyonel Mod Ayrışımı (VMD)
Dairesel Tekil Spektrum Analizi (ciSSA)
yer aldı. Bu teknikler sayesinde karmaşık akım verileri farklı alt bantlara ayrılarak daha anlamlı veri bileşenleri elde edildi.
Elde edilen veri setlerinden en etkili özellikleri belirlemek için ise Minimum Artıklık Maksimum İlgililik (MRMR) yöntemi kullanıldı. Bu yöntem, modelin gereksiz verilerden arındırılarak daha verimli çalışmasını sağlıyor.
Makine Öğrenmesi Modelleriyle Tahmin Yapıldı
Seçilen veriler daha sonra çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak analiz edildi. Araştırmada kullanılan yöntemler arasında:
Gauss Süreç Regresyonu (GPR)
Destek Vektör Regresyonu (SVR)
Yapay Sinir Ağları (ANN)
Topluluk öğrenme yöntemleri (Boosting ve Bagging)
bulunuyor.
Bu yöntemler kullanılarak günlük nehir akımı tahminleri için farklı modeller geliştirildi ve performansları karşılaştırıldı.
En Başarılı Model Belirlendi
Araştırma sonuçları, geliştirilen modeller arasında ciSSA-MRMR-ML ve VMD-MRMR-ML yöntemlerinin en yüksek başarıyı gösterdiğini ortaya koydu. Özellikle hem günlük genel akım tahminlerinde hem de pik (ani ve sıra dışı) akım tahminlerinde ciSSA-MRMR-ML modelinin en iyi sonuçları verdiği belirlendi.
Uzmanlara göre bu tür gelişmiş tahmin modelleri, özellikle taşkın erken uyarı sistemleri, baraj yönetimi ve su kaynaklarının planlanması gibi alanlarda önemli katkılar sağlayabilir.
Su Yönetiminde Yeni Bir Dönem
Makine öğrenmesi ve gelişmiş veri analiz tekniklerinin su yönetimi alanında kullanılması, gelecekte daha güvenilir tahminler yapılmasını mümkün kılabilir. Bu da hem doğal afet risklerinin azaltılması hem de su kaynaklarının daha verimli kullanılması açısından kritik bir rol oynayabilir.
Kaynak: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, ilgili tez çalışması: “Nehir Akım Tahmini İçin Makine Öğrenmesi ve Gelişmiş Veri Ayrıştırma Yöntemlerinin Kullanımı”, Yüksek Lisans Tezi. Tez No: 821151
