Özet:
İstanbul Boğazı'nda belirli bir konumdaki akım yapısı çok değişkenli doğrusal modelleme, ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağları (İBGY YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım motoru (ANFIS) yöntemleri kullanılarak modellenmiştir. Geliştirilen modellerin kurulumu ile eğitim ve doğrulama aşamalarında İstanbul Boğazı'nın güneyindeki bir konumda, bir yıl boyunca toplanan eş zamanlı akıntı hızı, atmosfer basıncı, rüzgâr hızı ve yönü ile su seviyesi verileri kullanılmıştır. Veri setlerinin istatistiksel analizi yapılmış ve frekans histogramları oluşturulmuştur. Çok değişkenli doğrusal modeller ve İBGY YSA modelleri ile derinlik boyunca beş metre aralıklarla akıntı hızları tahmin edilmiştir. İBGY YSA modellerinde çok sayıda farklı girdi kombinasyonlarının değerlendirilmesiyle, girdi kombinasyonu ile model doğrulukları arasındaki ilişki incelenmiştir. Ayrıca modellerde kullanılan gizli hücre sayısının model doğruluğu üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bunlara ilaveten aynı konumda 12 saate kadar ileri zamanlı tahmin yapan modeller geliştirilmiştir. ANFIS modelleme tekniği kullanılarak yine aynı konumda yüzey, taban ve ara derinliği temsil eden üç farklı derinlikteki akıntı hızlarını tahmin eden modeller geliştirilmiştir. Girdi kümelerinin bulanık alt küme sayılarının model doğruluğu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Modellemede kullanılan veri setlerinin analizi sonucunda Boğaz'da akıntı hızları üzerinde en etkili parametrenin Marmara Denizi ile Karadeniz arasındaki su seviyesi farkı olduğu görülmüştür. İBGY YSA modelleri ile tabakalı akıma sahip boğazlarda seçilen bir konumdaki her derinlikteki vektörel akıntı hız bileşenlerinin çok yüksek doğrulukta, gerçek zamanlı olarak tahmin edilmesinin mümkün olduğu görülmüştür. Geliştirilen ileri zamanlı tahmin modelleri değerlendirildiğinde ise, özellikle üç saate kadar ileri zamanlı tahminlerin oldukça başarılı olduğu görülmüştür. ANFIS modelleri YSA modellerine göre çok daha az girdiye sahip olmakla birlikte, model başarıları YSA modellerine yakın bulunmuştur.