Hoşgeldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen Bilimleri Enstitüsü / HSK 619E / Dersin Haftalık Planı
 

Dersin Haftalık Planı

Hafta Konu
1 1 Modeller: önemli fiziksel süreçler, fizik tabanlı dağınık ve kavramsal modeller, modelleme adımları, otomatik optimizasyon araçları (PEST, Python ve Matlab), benzeşim ve tahmin kavramları, veri çözünürlükleri arasında geçişler, model girdileri ve çıktıları, hidrolojik modellerin kullanım alanları, hazır modellerden örnekler
2 Zaman Serisi Verilerinin Hazırlanması: yağış, sıcaklık ve buharlaşma gibi, verilerde sık karşılaşılan sorunlar, eksik verilen tamamlanması, gelecek iklim senaryolarının hazırlanması,
3 Alansal Verilerin Hazırlanması: arazi yükselti verisinin işlenmesi, alt havzalara ayırma, nehir kollarında akış birikme ve yönlerinin analizi, arazi örtüsü ve toprak verisi, alana dağıtma, alan verilerinde sık karşılaşılan sorunlar, model değişkenlerinin arazi fiziğine uygun tasarımı, seçilmesi ve bölgeselleştirme
4 Kavramsal Havza Modeli Uygulaması: HBV ve GR4J, farklı nehirlerinden örnekler
5 Dağınık Havza Modeli Uygulaması: mHM, farklı nehirlerinden örnekler
6 Tekli Koşturma ile Hassasiyet Tahkiki
7 Çoklu Paralel Koşturma ile Hassasiyet Tahkiki
8 Amaç Fonksiyonları: uydu verilerinin kalibrasyona dahil edilmesi, kalibrasyon (ayarlama) ve validasyon (onaylama) tanımları.
9 Model Çıktılarının İşlenmesi: çıktıların değerlendirilmesi, validasyonu, Matlab aracının optimizasyonda kullanılması
10 Global - Doğrusal Olmayan Optimizasyon: mHM dağınık fizik tabanlı modelin operasyonel optimizasyon araçlarının tanıtımı ve kullanımı; SCE-UA, DDS ve MCMC vd.
11 PEST ile Model Optimizasyonu: PEST kullanımı, Evrensel Yöntemler, SCE-UA and CMAES, tekli ve paralel işlemler, çoklu benzeşim. Master ve slave tanımları, pst, bat, rec, sen, out dosyaları
12 Belirsizliğin Sınıflandırılması ve Önem Derecelendirmesi (Sıralaması)
13 Nicelik Analizi ve Belirsizliğin Modele Sokularak ve Çıktılara Etkisinin Analiz Edilmesi
14 Belirsizlik/Risk Analizi Sonuçların Son Kullanıcı için Hazırlanması. GLUE-Monte Carlo yöntemi, Örneklerle Gösterim.
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2020