Dalga Modellenmesinde Yapay Sinir Ağlarının Telemac Nümerik Modeli İle Birlikte Kullanımı

Abstract

Bu yüksek lisans tez çalışmasında, Tuzla Limanında dalga modellenmesinde yapay sinir ağları TELEMAC nümerik modeli ile birlikte kullanılmıştır. TELEMAC model sisteminde bulunan modüllerden dalga modellenmesinde kullanılan ARTEMIS modülünde çalışılmıştır. ARTEMIS modülünün çalıştırılmasından önce ve sonrasında MATISSE, RUBENS ve Fortran dilinde yazılmış alt programlarda çalışılmıştır. Modelleme yapılırken kısa peryodlu dalgalarla çeşitli simülasyonlar yapılmıştır. ARTEMIS yazılımı ile Tuzla Limanında dalga modellenmesi yapıldıktan sonra RUBENS programından alınan sonuçlardan dalga yüksekliği verileri yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılmıştır. Yapay sinir ağlarıyla yaptığımız çalışmamızda radyal tabanlı fonksiyonlara dayalı sinir ağları tercih edilmiştir. Yapay sinir ağları ile yapılan tahminler için MATLAB programında kod yazılmıştır. Yapay sinir ağları ile yapılan tahminlerin sonuçları TELEMAC model sistemi sonuçları ile karşılaştırılmış ve birbirine yakın sonuçlar elde edilmiştir. Farklı başlangıç koşulları için ARTEMIS yazılımını çalıştırmak yerine, elde edilen ARTEMIS simülasyon sonuçları ile yapay sinir ağlarını eğitip, ARTEMIS’in uygulanmadığı başlangıç koşulları için yapay sinir ağları kullanılabilir. Bu tip bir yaklaşım önemli bir zaman tasarrufu sağlayacaktır.

In this master thesis, artificial neural networks and a numerical model (ARTEMIS) were used in wave modeling in Tuzla Harbour. ARTEMIS which is one of the TELEMAC modeling system is a Fortran code and employed together with modules such as MATISSE and RUBENS. The modeling included various simulations with short period waves. Following the wave modeling studies in Tuzla Harbour with ARTEMIS software, wave height results obtained from RUBENS software was used in the training of artificial neural networks. Moreover, radial basis function neural network was preffered as the neural network algorithm. For artificial neural network estimations, a MATLAB program was used. The ANN estimations and the ones taken from TELEMAC modeling system were compared and satisfactory results were obtained. Instead of running ARTEMIS software for different initial conditions, the ANN is trained with the obtained ARTEMIS simulation result. Also, the ANN can be used for the initial conditions without running ARTEMIS software. With this approach, a significant time saving can be provided.