Hibrit Gri Kurt Optimizasyonu ile Kapılı Tekrarlayan Birim Modeli Kullanılarak Günlük Akım Tahmini

Sürdürülebilir su kaynakları sağlamak için akış tahmini gereklidir. Son zamanların popüler programları arasında yer alan makine öğrenmesi (ML), nehir akışlarını tahmin etmede giderek daha önemli hale gelmiştir. Makine bu alanda uzun süredir kullanılmaktadır ancak, kalitesindeki iyileşme halen devam etmektedir. Bu çalışmada, Seyhan Havzası üzerinde Göksu Himmetli ve Körkün Hacılı akım ölçüm istasyonlarının performansı, GWO (Gri Kurt Algoritması) entegre edilmiş Kapalı Tekrarlayan Birim (GRU) ile oluşturulan hibrit model kıyas modeli olan Liner Regresyon karşılaştırılmıştır. Çalışmada istasyonunun zaman aralığı 2002-2011 yılları arasındadır. istasyon verileri ise 2003-2012 Veri setleri günlük değerlerinden oluşmaktadır. Modelin performansını doğrulamak için, verilerin ilk %80'i eğitim kalan %20'si test kullanıldı. Gözlemlenen edilen karşılaştırılarak hangi modelin iyi sonuç verdiği incelenmiştir. İstatiksel değerlendirme kriterleri olarak RMSE, MAE, MAPE, R2 STD kullanılmıştır. Tüm incelendiğinde performansının başarılı olduğu görülmüştür.