ANALITICAL AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELS OF DISCHARGE VALUE PASSING OVER OGEE SPILLWAY

In this study, analytical and Artificial Neural Network (ANN) models’ output of the discharge value, passing over Ogee Spillways, were compared. For this aim, a flume having 7.5 cm width, 15 cm depth and 5 m length, was used in the laboratory. Discharge values above the spillway were measured for different heads. Discharge values were also computed by the formula for the measured heads. An ANN model was set by using the experimental results in order to estimate the discharge value. So, the performance of the ANN model was investigated. As the result, it was seen that ANN model produced very successful output

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BEYŞEHİR GÖLÜ SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN BELİRLENMESİ

There are some datas, which are known but ignored or cannot be measured, in hydrological modeling studies. Modeling instruments like Artificial Neural Networks, give efficient results in absence these datas. In this study, water level changes of Beyşehir Lake that is the main water resource of Konya Plain Project, was studied with Artificial Neural Networks method. DSİ carried out the determination of level values with Artificial Neural Networks using Inflow – Loss flow, Rainfall, Evaporation, Drawn flow and Level measurements between years 1962 – 1990,  and the obtained values were compared with the results of the traditional methods.  The best result was obtained by Scaled Conjugate Gradient model with 0.056285 as lower error, under 1 hidden layer, 7 hidden nodes and 500 epochs, with made application. With this study, performed for Beyşehir Lake, it was aimed to obtain the results in a very short time by  eliminating  the  difficulties  and  problems  faced  during  the  traditional  evaluation  of  level measurements.Hidrolojik modelleme çalışmalarında, bilindiği halde ölçülemeyen veya hesaba katılmayan bazı değerler mevcuttur. Yapay Sinir Ağları gibi modelleme araçları bu gibi değerlerin yokluğunda oldukça iyi sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada Konya Ovası Projesinin ana su kaynağı olan Beyşehir Gölü’nün su seviyesi değişimleri Yapay Sinir Ağları yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır. DSİ tarafından yapılan, 1962 ile 1990 yılları arasına ait Giren akım‐Kayıp akım, Yağış, Buharlaşma, Çekilen akım ve Seviye ölçümleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları yöntemi yardımı ile seviye değerleri elde edilmiş ve elde edilen değerler geleneksel yöntemlerden edinilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Yapılan uygulamalar ile en iyi sonuç Ölçeklendirilmiş Eşleştirmeli Gradyant modelinde 1 gizli katman, 7 gizli düğüm sayısı ve 500 epoch için en küçük hata 0.056285 ile elde edilmiştir. Beyşehir Gölü için yapılan bu çalışma ile geleneksel yöntemlerle yapılan seviye ölçümlerinin değerlendirilmesinde karşılaşılan zorluk ve problemlerin ortadan kaldırılması ile sonuca en kısa sürede ulaşılması amaçlanmıştır.

Analytical and artificial neural network models to estimate the discharge coefficient for ogee spillway

In this study, analytical and Artificial Neural Network (ANN) model were used for determine the discharge coefficient of Ogee Spillways. For this aim, discharge coefficients of 11 different heads were calculated by using a test flume having 7.5 cm width, 15 cm depth and 5 m length, in the laboratory. Discharge coefficients were also computed by the formula for the same heads measured in the laboratory to investigate the accuracy of experimental setup. An ANN model was set by using the experimental results in order to estimate the discharge coefficient. Then, the performance of the ANN model was investigated. As the result, the coefficient of determination between ANN model and experimental setup is found R2= 0.98. ANN model is show a good consistency with experimental results