Buradasınız

Anasayfa » Content

GÜNLÜK AKARSU AKIMLARININ KAOTİK ANALİZİNDE DALGACIK YAKLAŞIMININ UYGULAMASI

WAVELET APPLICATION APPROACH ON THE CHAOTIC ANALYSIS OF DAILY RIVER DISCHARGE

Journal Name:

  • Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi

Publication Year:

  • 2015

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
Water is an indispensable requirement for health and quality of life. For this reason, the efficient use of water resources play a significant role. Water basins serve many purposes such as drinking water supply, irrigation and energy production. Considering all those purposes, accurate and effective management policies are needed for the efficiency of water resource usage. In particularly, the gauged data need good analysis, and accurate predictability. Beside, implementation of new developed methods is highly important to enhance the performance of predictability. This study is an implementation of chaotic analysis on hydrological series to determine the predictability of the system and observe the prediction performance. The daily discharge data of Çoruh basin with 33-years record was used. The length of the data is considered to be long enough for determining the system characteristics. In addition, wavelet approach is used to decompose data its component to ensure a more detailed analysis. The entropy concept which is a measure of the information carried by the system is taken into account to determine the appropriate level of decomposition. In the results, it is observed that the data of Çoruh river basin, is performed a chaotic character and responds with a good performance to the prediction method of local approximation under chaotic analysis. Beside all, the approximation component of wavelet decomposition exhibits a better performance to the original data set in local approximation prediction.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Su; sağlıklı ve kaliteli bir yaşamın vazgeçilmez unsurudur. Bu sebeple su kaynaklarının verimli kullanımı büyük önem arz etmektedir. Su havzaları; içme suyu, sulama, enerji üretimi başta olmak üzere birçok amaca hizmet vermektedir Etkisi her geçen gün daha fazla hissedilen iklim değişimi göz önünde bulundurulursa, kaynakların verimli kullanımı için, doğru ve etkin işletme politikalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Kaynakların verimli kullanımını sağlamak için; kaynaktan elde edilen verilerin iyi analiz edilmesini, yüksek başarım ile öngörülmesi ve bu başarımı sağlayacak yeni yöntemlerin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda; bu çalışmada kaotik analizin günlük akım verilerine uygulanarak sistemin öngörülebilirliği ve öngörü başarısı üzerinde durulmuştur. Çalışmada Çoruh Havzası’nda gözlenmiş 33 yıllık günlük akım verileri kullanılmıştır. Serinin gözlem süresinin, sistemin karakterinin belirlenebilmesi için yeterli uzunlukta olduğu kabul edilmiştir. Ayrıştırma yapılırken, sistemin taşıdığı bilginin bir ölçütü olan entropi kavramı, uygun seviyenin seçilmesi için kriter olarak dikkate alınmıştır. Çalışmanın sonuçlarında, Çoruh Havzası verilerinin kaotik karaktere sahip olduğu, kaotik analiz kapsamında kullanılan, lokal öngörü yöntemi ile akım verilerinin başarılı bir şekilde öngörülebildiği görülmüştür. Ayrıca dalgacık analizi neticesinde elde edilen yaklaşıklık parçasının, veri kümesinin orijinal haline göre daha yüksek öngörü performansı gösterdiği sonucuna varılmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-gunluk-akarsu-akimlarinin-kaotik-analizinde-dalgacik-yaklasiminin-uygulamasi.pdf
  • 1
39
48
  • Turkish

REFERENCES

References: 

1. Sivakumar, B., Singh, V.P., “Hydrologic system
complexity and nonlinear dynamic concepts for a
catchment classification framework” Hydrol.
Earth Syst. Sci. Discuss., Cilt 8, 4427–4458,
2011.
2. Kurt E., Kasap R., Karmaşanın Bilimi Kaos,
Nobel Yayınları , Ankara, Turkey, 2011.
3. Kantz H., Schriber T., Nonlinear Time Series
Analysis, Cambridge University Press,
Cambridge, UK, 1997.
4. Rodriguez-Iturbe, I., De Power, B. F., Sharifi,
M.B., Georgakakos, P. K. , “Chaos in rainfall”,
Water Resour. Res., Cilt 25, No 7, 1667-1675,
1989.
5. Porporato, A., Ridolfi, L., Nonlinear analysis of
river flow time sequences, Water Resour. Res.,
Cilt 33, No 6, 1353–1367, 1997.
6. Jayawardena, A.W., Lai, F, “Analysis and
prediction of chaos in rainfall and stream flow
time series” J. Hydrol., Cilt 153, 23–52, 1994.
7. Grassberger, P. ve Procaccia, I.,“Measuring the
Strangenes of Strange Attractors” Physica D, Cilt
9, 189-208, 1983.
8. Elshorbagy A., Simonovic S. P., Panu U. S.,
“Noise reduction in chaotic hydrologic time
series, facts and doubts”, Journal of Hydrology,
Cilt 256, 147-165, 2002.
9. Wilks, D.S., “Representing serial correlation of
meteorological events and forecasts in dynamic
decision-analytic models”, Mon. Weather Rev.
Cilt 119, 1640–1662, 1991.
10. Koçak, K., Kaotik Davranış Kriteri Olarak
Fraktal Boyut Değişimi ve Dinamik Sistemlere
Uygulanması, Doktora Tezi, İ.T.Ü, Fen Bilimleri
Enst., 1996.
11. Liu, Q., Islam, S., Rodriguez-lturbe, I., Lee, Y.,”
Phase-space analysis of daily streamflow:
characterization and prediction”, Adv. Water
Resour., Cilt 21, 463–475,1997.
12. Abarbanel, H.D.I., Brown R., Sidorowich J.J. ve
Tsimring L.S., “The Analysis of Observed
Chaotic Data in Physical Systems”, Reviews of
Modern Physics, Cilt 65, No 4, 1331-1392,
1993.
13. Urbach, R.M.A., Footprints of Chaos in the
Markets: Analyzing Non Linear Time Series
in Financial Markets and Other Real Systems,
Prentice Hall, UK, 2000.
14. Brown, R., Bryant, P., Abarbanel, H.D.I.,
“Computing the Lyapunov Spectrum of A
Dynamical System from an Observed Time
Series”, Phys. Rev. A, Cilt 43, No 6, 2787-2806,
1991.
15. Kennel, M., Brown, R., Abarbanel, H.D.I.,
“Determining embedding dimension for phasespace
reconstruction using a geometrical
construction”., Phys. Rev. A Cilt 45, 3403–3411,
1992.
16. Yılmaz, D., ve Güler, N. “Kaotik Zaman
Serisinin Analizi Üzerine Bir Araştırma”,
Journal of The Faculty of Engineering and
Architecture of Gazi University, Cilt 21, No 4,
759-779, 2006.
17. Ayaz, E., Dalgacıklar ve Elektrik
Mühendisliği’ndeki Uygulamaları, Y.Lisans
Tezi, İ.T.Ü., Fen Bilimleri Enstitüsü, 1997.
18. Mallat S,G.,“A Theory for Multiresolution Signal
Decomposition: The Wavelet Representation”,
IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence, Cilt 2 No 7, 674-693,
1989.
19. Misiti M., Misiti, Y., Oppenheim, G., Poggi, J.,
User Guide Wavelet Toolbox For Use with
MATLAB, Mathworks, Matick(MA), USA,2004
20. Bae, H., Kim, Y,T., Lee, S,H., Kim, S., Lee
M,H., “Fault Diagnostic of Induction Motors for
R² = 0,9762
0,00
200,00
0,00 50,00 100,00 150,00
Tahmin
Gerçek Değer
Gözlenmiş Seri
R² = 0,9997
‐100
0
100
‐50 0 50 100
Tahmin
Gerçek Değer
Yaklaşım Parçası (A)
A. Albostan, B. Önöz Günlük Akarsu Akımlarının Kaotik Analizinde Dalgacık Yaklaşımının Uygulaması
48 Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt 30, No 1, 2015
Equipment Reliability and Health Maintenance
based upon Fourier and Wavelet Analysis”, Artif
Life Robotics , Cilt 9, 112–116, 2005.
21. Sang Y. F., Wanf D., Wu J.,C., Zhu Q. P., Wang
L., “Wavelet-Based Analysis on the Complexity
of Hydrologic Series Data under Multi-Temporal
Scales”, Entropy, Cilt 13, 195-210, 2011.
22. Shannon, C.E. ve Weaver, W.,The
Mathematical Theory of Communication,
Urbana, The University of Illinois Press, Illinois,
USA, 1949.
23. Hegger, R., Kantz, H., Schreiber, T., “Practical
implementation of nonlinear time series methods:
the TISEAN package”, Chaos , Cilt 9, 413–435,
1999.
24. Koçak K., Şen Z., “Use of Correlation Dimension
Function in Dynamical Systems” Proceedings of
The 12th IEEE, International Syposium on
Intelligent Control, 16-18, İstanbul, Turkey,
1997.
25. Itoh, K., “A method for predicting chaotic timeseries
with outliers”, Electron. Commun. in
Japan, Cilt 78, No 5, 44-53, 1995.
26. Khatibi R., Sivakumar B., Ghorbani M. A, Kisi
O., Kocak K.,Zadeh D. F., “Investigating chaos
in river stage and discharge time series”, Journal
of Hydrology, Cilt 414 , 108–117, 2011.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com