Geri Dön

İzmir Menemen özelinde hava sıcaklık tahmininin yapay zeka yöntemleri ile analizi

Analysis of air temperature forecasting using artificial intelli̇gence methods: The case of İzmi̇r-Menemen

PDF İndir

  1. Tez No: 1008251
  2. Yazar: PELİN COŞKUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN ER, DOÇ. DR. ONUR UĞURLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İzmir Bakırçay Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sıcaklık tahmini, tarımsal verimlilikten enerji yönetimine kadar birçok sektörde kritik öneme sahip olup, iklim değişikliği etkilerinin anlaşılmasında temel bir parametredir. Bu tezde, İzmir Menemen bölgesine ait 2014-2023 yılları arasındaki gerçek günlük ortalama sıcaklık verileri kullanılarak makine öğrenmesi (Ridge Regresyonu, Rastgele Orman, Karar Ağaçları ve Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost)) ve derin öğrenme algoritmalarının (Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), Uzun Kısa Vadeli Hafıza (LSTM) ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU)) tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca, standart modellere bir alternatif olarak, meteorolojik veriyi fiziksel doğasına uygun biçimde trend ve rezidü bileşenlerine ayrıştıran hibrit bir model önerilmiştir. Analiz sonuçları, çalışmada ele alınan tüm modellerin sıcaklık tahmininde genel olarak yüksek bir başarı (R 2 >0.92) sergilediğini göstermiştir. Modellerin sergilediği bu genel başarı, sistemin doğrudan tarımsal karar destek uygulamalarına entegrasyonu için güçlü bir altyapı sunmaktadır. Geliştirilen bu günlük sıcaklık tahmin modeli; ani don olaylarına karşı erken uyarı mekanizmalarının devreye alınması, bitki gelişim evrelerinin doğru takip edilmesi, optimum sulama zamanlamalarının planlanması ve aşırı sıcaklık stresine bağlı rekolte kayıplarının en aza indirilmesi gibi kritik akıllı tarım uygulamalarında kullanılabilecek niteliktedir.

Özet (Çeviri)

Temperature prediction is of critical importance across various sectors, ranging from agricultural productivity to energy management, and serves as a fundamental parameter in understanding the impacts of climate change. In this thesis, the prediction performances of machine learning (Ridge Regression, Random Forest, Decision Trees, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost)) and deep learning algorithms (Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and Gated Recurrent Units (GRU)) were compared using real daily average temperature data from the Menemen region of İzmir between 2014 and 2023. Furthermore, as a robust alternative to standard models, a hybrid model that decomposes meteorological data into trend and residual components in accordance with its physical nature has been proposed. The analysis results demonstrated that all models evaluated in the study achieved high overall performance (R 2 > 0.92) in temperature prediction. This general success of the models, provides a strong foundation for the direct integration of the system into agricultural decision support applications. The developed daily temperature prediction model is highly suitable for use in critical smart agriculture applications, such as deploying early warning mechanisms against sudden frost events, accurately tracking plant developmental stages, planning optimal irrigation schedules, and minimizing yield losses caused by extreme heat stress.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    151211

    Eski Foça kent dokusundaki geleneksel konut mimarisi ve kullanım sorunları

    Traditional residence architecture in Eski Foça city texture and usage problems

    GÖKÇE DENİZ ŞENOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    MimarlıkDokuz Eylül Üniversitesi

    Restorasyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ETİ AKYÜZ LEVİ

  2. Tez No

    637335

    Raylı sistem yatırımlarının mekânsal ve sosyoekonomik yapıya etkisi üzerine bir inceleme: İzmir İZBAN örneği

    An investigation on the spatial and socio-economic impacts of rail system investments: the case of İZBAN (commuter rail) in İzmir

    GİZEM UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDA BEYAZIT

  3. Tez No

    85712

    İzmir-Menemen sulama şebekesinde su dağıtım ve kullanım etkinliğinin geliştirilmesi üzerinde bir araştırma

    A Study of improving the distribution of water in İzmir-Menemen irrigation

    MEHDİ PANAHİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AZİZ BALCI

  4. Tez No

    821101

    İzmir-Menemen otoyolunda bulunan Seyrek köprülü kavşağında oluşan deformasyonların ve zeminin geoteknik açıdan incelenmesi

    Geotechnical investigation of deformations and soil at the Seyrek bridge crossing on the İzmir-Menemen highway

    BÜŞRA ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİzmir Demokrasi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZİFE DOĞAN

  5. Tez No

    910219

    İzmir-Menemen ve çevresindeki içme sularında radon konsantrasyonlarının belirlenmesi

    In drinking water in Izmir-Menemen and its surroundings determination of radon concentrations

    MESUT ALIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Nükleer MühendislikEge Üniversitesi

    Nükleer Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT SAÇ

Geri Dön