Meteorolojik değişkenlerden birisi olan yağış, su kaynakları açısından çok önemlidir. Yağış, akışı meydana getiren en önemli değişkendir. Kısa süreli aşırı yağışlar önemli taşkınlara neden olmaktadır. Uzun sürelerde yeterli yağışın meydana gelmemesi durumunda kuraklık meydana gelmektedir. Karmaşık bir fiziksel süreç sonucunda meydana gelen yağışın doğru tahmin edilmesi genellikle zordur. Özellikle yersel değişimlerden ve bölgesel özelliklerden oldukça etkilenmesi yağışın tahminini daha zorlaştırmaktadır. Lineer olmayan sistemlerin davranışında başarıyla kullanılabilen bir kara-kutu modeli olan yapay sinir ağları, böylesine karmaşık değişkenlerin tahmininde başarıyla kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarında tahminin başarısı üzerinde kullanıcının etkileri sınırlıdır ve daha çok girdilere bağlıdır. Yapay sinir ağları yönteminin tahmindeki başarısını arttırmak için dalgacık dönüşümü bu çalışmada kullanılmıştır. Dalgacık dönüşümü, verilerin hem zaman hem de frekans ortamında incelenmesine olanak sağlayan bir yöntemdir. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ve dalgacık dönüşümü yöntemleri ile günlük yağış tahmini yapılmıştır. Bu amaçla Türkiye’ye ait 3 istasyonun günlük meteorolojik verileri kullanılmıştır. YSA yönteminin literatürde en çok kullanılan algoritmalarından, İleri Beslemeli Geriye Yayılmalı Yapay Sinir Ağları (İBGYSA) ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları (RTYSA) yöntemleri yağış tahmini amacıyla kullanılmıştır. Farklı girdi kombinasyonları denenerek her istasyon için en uygun model bulunmaya çalışılmıştır. Sonuçlarda ileri beslemeli geriye yayılmalı yapay sinir ağları algoritmasının kullanıldığı yöntem en iyi performansı göstermiştir. Dalgacık dönüşümü-YSA yönteminin tahmin sonuçları çoklu lineer regresyon yönteminin sonuçları ile kıyaslanmış ve performans kriterlerine göre daha iyi olduğu bulunmuştur.

 Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, dalgacık dönüşümü, tahmin, yağış.