Geri Dön

Yapay sinir ağlarının iklim bölgelerinin belirlenmesinde kullanılması ve Ward metodu ile karşılaştırılması

Applying artificial neural networks on determining climate zones and comparison with the Ward?s method

  1. Tez No: 252333
  2. Yazar: SİNAN ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. H. KEREM CIĞIZOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kohonen ağı, Kümeleme analizi, Meteoroloji istasyonları, Temel bileşenler analizi, Ward yöntemi, Yapay sinir ağları, İklim bölgeleri, Kohonen network, Cluster analysis, Meteorological stations, Principal components analysis, Ward method, Artificial neural networks, Climate regions
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Ward metodu, Kohonen-YSA metodu ve geliştirilen yeni bir bulanık-YSA metodu ile Türkiye yağış rejimi bölgeleri ve Türkiye iklim bölgeleri belirlenmiştir. Bulanık-YSA metodu, literatürde küme analizi metotlarının performansının test edilmesi için sıkça kullanılan Iris verisi üzerinde denenmiş ve %94'lük bir performans göstererek küme analizi problemlerinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Uygulanan küme analizi metotlarının, stabilite testi sonuçlarına göre kararlı olduğu görülmüş ve farklı istasyon sayısı ile yapılan küme analizlerinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Meteorolojik veriler küme analizinde kullanılmadan önce lineer regresyon ve beklentilerin maksimumlaştırılması yöntemleriyle eksik verileri tahmin edilmiştir. Kullanılan tüm meteorolojik verilere bağıl homojenlik analizi uygulanmıştır. Ancak, test ve referans serileri arasındaki korelasyonların 0.7'den düşük olduğu durumlarda bağıl homojenlik testinin kullanılması uygun olmadığı için 4 adet mutlak homojenlik analizi uygulanmıştır. Meteorolojik verilerin temel bileşen analizi sonucunda, iklim bileşeni olarak adlandırılan 1. temel bileşende sıcaklık ve yağışın yanında bağıl nem verisi de önem arz ettiğinden bu verinin küme analizinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Türkiye'de yapılan çalışmalardan farklı olarak bağıl nem küme analizinde kullanılmış ve iklim bölgelerinin belirlenmesindeki etkisi araştırılmıştır. Literatürde benzeri olmayan bir biçimde, meteorolojik verilerin korelasyon katsayılarından oluşan matris küme analizinde kullanılmış ve yüksek küme çözümlerinde klasik yaklaşımlardan daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir. Korelasyonlardan oluşan matrisin kullanıldığı yüksek küme çözümlerinde iklim geçiş bölgeleri görülebildiğinden ilk kez Türkiye'nin ?alt yağış rejimi bölgeleri? ve ?alt iklim bölgeleri? gösterilmiştir. Bu sonuçlara göre Türkiye 7 ana yağış rejimi ve 16 alt yağış rejimi bölgesi ve 7 ana iklim bölgesi ve 15 alt iklim bölgesinden oluşmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, Ward?s method, Kohonen-ANN and a fuzzy-ANN method developed in this study applied for defining precipitation regime regions and climate zones. The Iris data which is commonly used in the literature was used to test the performance of the fuzzy-ANN. The performance of %94 showed that the fuzzy-ANN method can be used in cluster analyses. Stability analyses of the clustering methods showed that these methods can be applied in the cluster analyses which have different number of stations. The missing values were estimated with linear regression and expectation maximization methods before cluster analyses. The homogeneity analysis was performed on the annual data using a relative test and four absolute homogeneity tests employed where non-testable series were found due to the correlation coefficients values under 0.7 between test and reference series. Thus, homogeneity analyses were employed to all stations. Relative humidity showed high importance at the component 1 which is designated as the ?climate component? in principal component analyses. A matrix created from the correlation coefficients of the meteorological data were used as input for cluster analysis. In the international literature, there is no similar approach like the creation of this correlation matrix. Due to appearance of ?sub-climate zones? when the correlation coefficients were used as input, sub-precipitation regime regions? and ?sub-climate zones? of Turkey were manage to demonstrate. According to the results, there is 7 main precipitation regime regions and 16 sub-precipitation regime regions and 7 main climate regions and 15 sub-climate regions in Turkey.

Benzer Tezler

  1. Adaptive equivalent consumption minimization strategy with driving pattern recognition for hybrid electric vehicles

    Hibrit elektrikli araçlar için sürüş tanıma ile uyarlanabilir eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi

    BARIŞ KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  2. Identificaton of closed cavity facades in terms of condensation risk and energy performance

    Kapalı boşluklu–çift cidarlı cephelerin yoğuşma riski ve enerji performans analizleri

    AHMET BİLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE SÖZER

  3. Artifical neural networks flood forecasting: Investigation of the contributions of data assimilation for applications to Cevennes rivers

    Yapay sinir ağlarıyla taşkın tahmini: Uygulamalar için veri asimilasyonunun katkılarının değerlendirilmesi Cevennes rivers

    ÇAĞRI ALPEREN İNAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ

    PROF. DR. ANNE JOHANNET

  4. Explainable deep learning classification of tree species with very high resolution VHRTreeSpecies dataset

    Açıklanabilir derin öğrenme yöntemleri ile çok yüksek çözünürlüklü VHRTreeSpecies veri seti kullanılarak ağaç türlerinin sınıflandırılması

    ŞULE NUR TOPGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  5. Türkiye'de elektrik enerji verimliliğinin bölgesel dinamikleri: İBBS Düzey-2 bölgeleri analiz ve tahmin yaklaşımı

    Regional dynamics of electricity energy productivity in Türkiye: An analysis and forecasting approach for NUTS-2 regions

    BEHİYE AYŞE GONCA ÖZKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İşletmeErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HASKÖSE