Geri Dön

Bulanık mantık ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak Konya il merkezi hava kirliliği modellenmesi

Modelling of Konya city centre air pollution using artificial neural networks and fuzzy logic methods

PDF İndir

  1. Tez No: 380834
  2. Yazar: FATMA KUNT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ DURSUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Hava kirliliği, Kükürtdioksit, Pasif örnekleyiciler, Meteoroloji, Modelleme, SPSS, Yapay Sinir Ağları, Air pollution, Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic, Meteorology, Modelling, Passive samplers, Sulphur dioxide, SPSS
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Bu çalışmada, Konya ilindeki hava kirliliği seviyesinin tespiti ve insan sağlığına etki edecek konsantrasyonların tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Söz konusu amaca yönelik olarak, SO2 Analizör cihazı ile günlük SO2 ölçümü ve meteoroloji istasyonu kurularak atmosferik basınç, sıcaklık, rüzgâr hızı, nispi nem ve yağış parametreleri de günlük olarak ölçülmüştür. Ayrıca SO2 ölçümüne ilave olarak hava kirliliği çalışmalarında pasif örnekleme yöntemi de kullanılmıştır. Dört mevsimi temsil edebilecek şekilde 4 periyot halinde (Mart, Haziran, Ekim ve Ocak aylarında) Konya il merkezi hava kirliliğini yansıtması amacıyla 15 farklı okul seçilerek açık ortam SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) ve O3 (µg/m3) ölçümleri gerçekleştirilmiştir. ArcGIS 10.2 software programı yardımıyla 15 okula ait SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) ve O3 (µg/m3) değerleri ve okul konumlarının haritası hazırlanmıştır. Ayrıca bu okullarda ilkokul, ortaokul ve lise öğrencilerinin hava kirliliği bilgi düzeyini ölçmek için kış ve yaz dönemlerinde 2 defa anket uygulaması yapılarak SPSS 16.0 programında değerlendirilmiştir. Matematiksel modellemelerde yaygın olarak tercih edilen Minitab istatistik programı kullanılarak elde edilen SO2 verileri ile meteorolojik veriler istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Özellikle kirliliğin yoğun olarak yaşandığı kış aylarında, meteorolojik koşullara bağlı olarak hava kirliliğinin önceden tahmin edilerek zamanında tedbir alınması hava kirliliğinin etkisini azaltılmasına önemli derecede katkıda bulunacaktır. Atmosfer uygulamalarında çok yeni ve klasik istatistiksel metotlara kıyasla oldukça başarılı sonuçlar ortaya koyan Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık modelleri ile SO2 ölçüm sonuçları ve meteorolojik veriler kullanılarak modelleme ve tahmin programının hazırlanması amaçlanmıştır. SO2 Analizörü ölçümü ile SO2 tahmini için hazırlanan yapay sinir ağı modelinde doğrulama için R değeri 0,93 ve pasif örnekleyicilerle dönemlik ölçümü ile tahmini SO2 için yapay sinir ağı modelinde ise doğrulama için R değeri 0,66 olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, determination of the air pollution level in Konya city and estimation of impact concentration on human health have been carried out. For this purpose, daily SO2 concentrations were measured using Infrared SO2 Analyzer equipment and meteorological station was used for measurement of atmospheric pressure, temperature, wind speed, relative humidity and precipitation parameters on a daily basis. A passive sampling method was used for air pollution investigation, in addition to daily SO2 measurements. To put forward level of Konya city centre air pollution, measuring SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) and O3 (µg/m3) levels at 15 school at different side of city centre, four period (March, June, October and January) were selected to represent 4 seasons of year. Air pollution map of Konya city centre via ArcGIS 10.2 software was presented using sampling schools location coordinates and passive samplers data of 15 schools ambient SO2 (µg/m3), NO2 (µg/m3) and O3 (µg/m3) concentrations. In addition to air pollution measurements, a statistical survey were evaluated in these sampling schools of primary, middle school and high school students to test the knowledge levels of the air pollution problem in winter and summer seasons at twice with the same schools students by using SPSS-16.0 application program. Minitab statistical software which is widely preferred for mathematical modeling, were statistically evaluated using obtained SO2 and meteorological data. Particularly, pollution intense during the winter months, with depending on meteorological conditions; when the air pollution was predicted, it will contribute significantly time to take measures to reduce the impact of air pollution. A new method, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic models, in atmosphere applications and comparing with classical statistical methods, highly successful results revealed using SO2 measurements and meteorological data, modeling and preparation of forecasting programs were aimed. Correlation coefficients of R values were 0.93 and 0.66 respectively between daily SO2 measurement with ANN predicted values, and passive sampler SO2 measurement with ANN prediction values.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    424452

    Jeoistatistik analiz, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yaklaşımları kullanarak çevresel radyoaktivitenin aradeğerleme modellemesi ve haritalandırılması

    Interpolation modeling and mapping of environmental radioactivity using geostatistic methods, artificial neural networks and fuzzy logic approach

    CAFER MERT YEŞİLKANAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR ÇEVİK

    YRD. DOÇ. DR. YAŞAR KOBYA

  2. Tez No

    654549

    Savunma sanayinde dijitalleşmenin kurumsal niteliklere etkisinin yapay zeka yöntemleri ile öngörülmesi: Sakarya ili örneği

    Foreseeing the impact of digitalization on institutional qualities by artificial intelligence methods in the defense industry: An application in Sakarya

    CEM ÖZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN TAŞKIN

  3. Tez No

    688591

    Görüntü işleme ve kümeleme yöntemleri kullanılarak zeytin tanelerinin sınıflandırılması

    Classification of olive grains using image processing and clustering methods

    SENEM GÖNENÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL ÖNER

  4. Tez No

    864654

    Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması

    Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation

    OĞUZHAN ŞİMŞİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  5. Tez No

    232331

    DC DC çeviriciler için adaptif ağ yapısına dayalı bulanık denetleyici tasarımı

    Design of adaptif neural fuzzy interference system controller for DC DC converters

    CEMİL TEPECİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜSLÜM ARKAN

Geri Dön