Hava kirliliği tahmininde çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları yönteminin karşılaştırılması
Comparation of multiple regression analysis and neural network methods for predicting air pollution
- Tez No: 210712
- Danışmanlar: PROF.DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Alar, Geri Yaylm Alar, Bulank Sinir Alar, Çoklu Dorusal Regresyon Analizi, Hava Kalitesi Modeli, Neural Network, Backpropagation Network, Neuro Fuzzy Model, Multiple Lineer Regression Analaysis, Air Quality Model
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 281
Özet
Son zamanlarda bölgesel olarak hava kalitesi modellerinin kurulmas ve bu modelleri kullanarak atmosferdeki kirleticilerin younluklarnn ve etkilerinin tahmini ile ilgili birçok bilimsel ara“trmalar yaplmaktadr. Bu tezin amac, hava kirlilii yani havadaki SO2 konsantrasyonu tahmini için Yapay Sinir Alar, Çoklu Dorusal Regresyon Analizi ve Bulank Sinir Alar yakla”mlar ile modellerin kurulmas ve bu modellerden elde edilen sonuçlarn kar“la”trlmasdr. Her yakla“mn kendisine ait avantaj ve dezavantajlar gözlenerek benzer çal”malarda daha uygun olan modelin seçilmesi için bir çal“ma yaplm”tr. Yakla“mlara ait sonuçlar üretebilmek için kullanlan veriler; uygulama alan olarak seçilen Sivas ili ”ehir merkezine 1990-2004 yllarna ait hava kirlilii ve meteorolojik verileridir. Bu veriler Devlet $statistik Enstitüsü, Devlet Meteoroloji $“leri Genel Müdürlüü, Sivas $l Halk Sal Laboratuarlar ve daha önce benzer konularda yaplan bilimsel çal”malardan toplanarak hazrlanm“ ve özel programlar aracl ile birle”tirilerek bir veri taban olu“turulmu”tur. Veri taban, Sivas“ehri il merkezinde be”dei“ik noktada ölçülen 10 adet meteorolojik ve 2 adet kirlilik parametrelerini içermektedir. Yapay Sinir Alar ile Bulank Sinir Alar için performans en yüksek modellerin belirlenmesi amacyla farkl a yaplar farkl eitim algoritmalar kullanlarak eitilmi”ve çok sayda deneyler gerçekle“tirilmi”tir. Elde edilen sonuçlardan, Yapay Sinir Ann üç model içerisinde en iyi performans sergiledii ve Bulank Sinir Ann Regrasyon Analizinden daha iyi ama Yapay Sinir Alarndan biraz kötü performans gösterdii görülmü“tür. Yapay Sinir Alar sistemlerin geli”tirilmesinde MATLAB program, Klasik Çoklu Dorusal Regresyon Analizi için de STATISTICA program kullanlm"tr.
Özet (Çeviri)
Recently, there have been quite a few scientific researches have been done on prediction the affect of air pollution on regional air quality models. The purpose of this thesis, is to built up a new model to predict the air pollution i.e., SO2 concentration and compare this model with the others which use Neural Network, Multiple Lineer Regression Analysis and Neuro Fuzzy estimation. In this study we determined which approaches is beter fit for a certain study. To produce the results for each approach we have use data which belong to 1994-2004 sivas region air pollution and methorological data. These data are optained from Statistical Institute, Turkish State Meteorological Service, Public Health Laboratory of Sivas and other studies about this topic and data base were prepared. In this data base 10 methorological and 2 air pollution parameters that were measured 5 different points of sivas city of centrom exist. In order to determine the best performance of Neural Network and Neuro Fuzzy, we have used different training algorithms and several experimental runs. From these studies we have determined that Neural Networks has the best performance and the second best performance is belong to Neuro Fuzzy. We have use MATLAB to develop Neural Network approaches and STATISTICA for Multiple Linear Regression Analysis.
Benzer Tezler
- Bitki yüzeylerinde Eddy kovaryans yöntemiyle ölçülen ve modellenen karbon değişiminin analizi
Analysis of modeled and measured carbon exchange measured by the Eddy covariance method on plant surface
NİLCAN ALTINBAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
- Hava kirliliği parametrelerinin yapay sinir ağı (YSA) ve çoklu regresyon algoritması ile modellenmesi: Kocaeli örneği
Modeling of air pollution parameters with artificial neural network (ANN) and multiple regression algorithm: The case of Kocaeli
BURAK KOTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriKocaeli ÜniversitesiJeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARZU ERENER
- Estimation of PM10 variations in the Southeastern and Eastern Anatolia regions of Türkiye using remote sensing and statistical models
Türkiye'nin Güneydoğu ve Doğu Anadolu bölgelerindeki PM10 değişimlerinin uzaktan algılama ve ı̇statistiksel modeller kullanılarak tahmini
SULTANAY MURZAEVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL
- Ankara hava kalitesinin alansal ve zamansal değişiminin incelenmesi
Analysis of areal and seasonal alterations of air quality in Ankara
MELİHA AMİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Çevre MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SEZER TURALIOĞLU
- Çok değişkenli analizler ile Tokat ili hava kirliliğinin tahmininde erken uyarı sisteminin geliştirilmesi
Development of early warning system in air pollution forecasting in the city of Tokat with multivariate analysis
OSMAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyoistatistikGaziosmanpaşa ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER ETİKAN