English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Su yapilarinin planlanmasi ve yonetiminde nehir akim tahminleri onemli bir yere sahiptir. Lineer olmayan ve duragan olmayan karaktere sahip nehir akim verilerinin dogru tahmini zorlu bir problemdir. Son yillarda veri tabanli teknikler, nehir akim problemlerinde yogun olarak kullanilmaktadir. Onerilen calismada populer olarak kullanilmaya baslanan Derin Sinir Aglarindan Uzun – Kisa Sureli Bellek (Long-Short Term Memory, LSTM) Aglari ile nehir akim tahmini gerceklestirilmistir. Tahmin performansini artirmak uzere zaman serilerinin analizinde onemli bir yer tutan Tekil Spektrum Analizi (TSA) kullanilarak alt bant verileri elde edilmistir. Nehir akim tahmin verisine ait TSA alt bant verilerinin LSTM aglari ile tahmini sonucu bir ileri adim tahmin calismasi gerceklestirilmistir. Onerilen TSA-LSTM modeli kullanilarak 0.0021 Ortalama Karesel Hata (MSE) degeri, 0.0361 Ortalama Mutlak Hata (MAE) degeri ve 0.9710 Korelasyon (R) degeri ile yuksek performansli tahmin verisi elde edilmistir.

Tekil Spektrum Analizi ve Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağları ile Nehir Akım Tahmini