Şiddet süre frekans bağıntısının yapay bağışıklık algoritması kullanılarak belirlenmesi

Abstract

Bu çalışmada, Şiddet Süre Frekans (ŞSF) ilişkisi analizi yapan bir çözüm yaklaşımı geliştirilmektedir. Bu çözüm yaklaşımı sayesinde ŞSF formüllerinin ağırlık parametreleri, yoğun istatistiksel hesaplamalara veya çok sayıda deneme yanılmaya gerek kalmadan belirlenebilmektedir. Çözüm yöntemi olarak Yapay Bağışıklık Sistemleri kullanılmaktadır. Bu sistemlerden biri olan Geliştirilmiş Bağışıklık Klonal Seçim Algoritması'nın (GBKSA) mutasyon işlemi Klonal Seçim Algoritması'na (Clonalg) entegre edilerek yeni bir çözüm algoritması önerilmektedir. Her iki algoritma da farklı ŞSF formüllerinin ağırlık parametrelerinin belirlenmesinde test edilmiş ve hata değerlendirme ölçütlerine göre performansları karşılaştırılmıştır. Test için Ege Bölgesi'ndeki Devlet Meteoroloji İşleri (DMİ) tarafından işletilmekte olan 35 meteoroloji istasyonuna ait yağış verileri kullanılmıştır. Test sonucunda önerilen algoritmanın GBKSA' dan daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

This study develops an approachment to analyse Intensity Duration Frequency (IDF) relationship. The weighting parameters of formulas IDF relationship may be determined instead of any statistical computations or many trial error procedures with this approachment. Artificial Immune Systems (AIS) are used as solving technique. A new algorithm is proposed by integrating mutation operation of Improved Immune Clonal Selection Algorithm (IICSA) is one of Artificial Immune Systems into Clonal Selection Algorithm (Clonalg). Both algorithms are tested to determine weighting parameters of various formula of Intensity Duration Frequency (IDF) relationship and their perfomances are compared according to error evaluation criteria. In order to test, rainfall datas of 35 meteorological stations operated by DMİ in Region Aegean are used. As a result of test, it's observed that the performance of proposed algorithm is better than IICSA's.