Eldeki hidrometeorolojik verilerin yardımı ile nehir akımı tahmininin yapılması su kaynakları projelendirme çalışmaları açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmada, su kaynakları uygulamalarında sıkça kullanılan ileri beslemeli geriye yayınım metodu (İBGY) ile son zamanlarda uygulanmaya başlanan genelleştirilmiş regresyon sinir ağı (GRSA) yöntemi bu problem için uygulanmış ve sonuçlar seçilen performans kriterleri cinsinden karşılaştırılmıştır. GRSA metodu ile İBGY’nin yerel minimum sorunu çözülmekte ve tek simülasyonla değişmeyen bir sonuç elde edilmektedir. İBGY ile ise her farklı yapay sinir ağı mimarisi için en iyi sonucu elde edene kadar çok sayıda simülasyon yapılmaktadır. En iyi İBGY simulasyonu gerek GRSA gerekse klasik istatistik ve stokastik model tahminlerinden daha iyi sonuçlar vermiştir. Anahtar Kelimeler: Akım tahmini, genelleştirilmiş regresyon sinir ağı, ileri beslemeli geriye yayınım metodu.In this study daily mean river flow estimations based on the antecedent rainfall and/or river flow values are carried out using two different ANN algorithms. Estimations obtained by the conventional feed forward back propagation (FFBP) and the new generalized regression neural network (GRNN) methods using different network architectures are compared with conventional statistical and stochastic model results. GRNN is used for estimation of continuous variables, as in standard regression techniques. Generalized regression neural network does not require an iterative training procedure as in back propagation method. In the applications presented in this study the daily hydro meteorologic data belonging to Juniata River Basin in Pennslyvania state of USA are employed. The FFBP results are found to be superior to GRNN and conventional methods. However it was shown that FFBP method performances are very sensitive to the randomly assigned initial weight values. This problem, however, was not faced in GRNN simulations. The local minima problem in feed forward back propagation algorithm applications was not faced in GRNN simulations. In the study it was also seen that the analysis of the cross-correlations and autocorrelations provide useful information about the input node number of the ANN network. Keywords: Flow estimation, generalized regression neural network, feed forward back propagation method
