Kilinc, Huseyin Çağan2025-03-262025-03-2620212148-268310.31590/ejosat.864496https://doi.org/10.31590/ejosat.864496https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1175770https://hdl.handle.net/20.500.14704/568Su kaynaklarının sürdürülebilir olması için periyodik nehir akım ölçümlerinin yapılması gerekmektedir. Bunun için farklı tahmin yöntemlerine gereksinim duyulmaktadır. Bu çalışmada, Yapay Zeka yöntemlerinden Derin Öğrenme (DL) ile Aksu Nehri akımlarının LSTM (Uzun-Kısa Süreli Bellek) sinir ağı ile tahmini yapılmıştır. Çalışmada, Aksu Nehri üzerindeki D20A002 No’lu Başpınar Akım Gözlem İstasyonuna (AGİ) ait 2000-2019 yılları arasını kapsayan veriler analiz için girdi olarak kullanılmıştır. Ayrıca, Tekil Spektrum Analizi’nin (TSA) LSTM’ye olan perfonmans etkisi irdelenmiştir. TSA-LSTM modeline iyileştirici olarak Adam, Adamax ve AdaGrad algoritmaları uygulanmıştır. Tahmin ve gerçek değerler karşılaştırılarak en doğru tahmin modeli belirlenmiştir. Akım tahmininde iyi performansı Adamax iyileştiricisinin sağladığı görülmüştür. TSA-LSTM modeli katsayısı (R2) tayini test aşamasında 0,9851 bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde TSA-LSTM modelinin akım çalışmaları tahmininde daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessSu KaynaklarıBilgisayar BilimleriYazılım MühendisliğiFizikUygulamalıİstatistik ve OlasılıkArticle2532324811757700