Sıcaklık zaman serilerinin analizi ve sıcaklık kestirimi
Temperature time series analysis and temperature prediction
- Tez No: 270229
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAKUP ÖZKAZANÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, İstatistik, Electrical and Electronics Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu tez çalışması günlük hava sıcaklıklarının zaman serileri ile modellenmesi ve tahmini için istatistiksel yaklaşımların kullanılmasına dayanmaktadır. Analiz çalışmalarında periyot, sıcaklık dağılımları ve sıcaklık zaman eğilimleri araştırılmıştır. Tahmin modelleri üç farklı istasyondan elde edilen günlük sıcaklık ölçümlerinden çıkartılmıştır. Bu istasyonlar; Türkiye'nin başkenti olan Ankara ilindeki Ankara istasyonu, Türkiye'nin en büyük sanayi kenti olan İstanbul ilinde bulunan Kireçburnu istasyonu ve New Hampshire A.B.D.'de bulunan Hubbard Brook istasyonudur. Koşullu Olasılık, Doğrusal Regresyon ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri kullanılarak sıcaklık tahmin çalışmaları sunulmuştur. Günlük periyotlar halinde ölçülen tarihsel verileri temel alan sıcaklıkların tahmini için önerilen bu tekniklerin ayrıntılı karşılaştırmaları sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
This thesis bases on using the statistically approaches for modeling and predicting the daily temperature time series. In the analysis part of this research temperature periods, distribution and trends are investigated. The prediction models were derived from daily data of temperature measurements obtained from three different station. These stations are; Ankara station which is located at the capital city, Ankara, of Turkey, Kireçburnu station which is located at the biggest industry city, İstanbul, of Turkey and the Hubbard Brook station which is located at New Hampshire, U.S.A. A study of prediction with three different approaches by using the Conditional Probability, Linear Regression and Artificial Neural Network methods is presented. A comparison of the proposed techniques is presented for predicting temperatures based on the historical data measured over a daily period.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileri kullanılarak kuraklık olaylarının alansal, zamansal ve frekans analizleri: Ege bölgesi örneği
Spatio-temporal and frequency analysis of drought events via remote sensing data: Case study of Aegean region
SEMRA KOCAASLAN KARAMZADEH
Doktora
Türkçe
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Meteorolojik mekansal verilerin istatistiksel yöntemler ile analizi: Çatalan baraj gölü havzası örneği
Statistical analyses of meteorological spatial data: A case of Çatalan dam lake basin
OTGONBAYAR NAMKHAI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GÜL ERGÜN
- Viyana izdüşüm fonksiyonu 3 (VMF3) ile hesaplanmış troposferik zenit gecikmelerinin (ZTD) zaman serilerinin periyodik mevsimsel değişimlerinin belirlenmesi
Determination of periodic seasonal variations in time series of tropospheric zenith delays (ZTD) calculated with vienna mapping function 3 (VMF3)
YEŞİM AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKE DENİZ
- Trend and drought analysis of three stations in the Puntland state of Somalia
Somali'nin Puntland eyaletindeki üç istasyonun eğilim ve kuraklık analizi
NUR MOHAMED MUSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsüİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR
- Drought and trend analysis in Trarza region in Mauritania
Moritanya'daki Trarza bölgesi için kuraklık ve eğilim analizi
ELY YACOUB TRAORE
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsüİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR