Air quality time series forecasting with genetic programming
Genetik programlama ile hava kalitesi zamana bağlı seri tahminleme
- Tez No: 509658
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KORHAN KARABULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu çalışmada, genetik programlama kullanılarak hava kalitesi zamana bağlı seri tahminleme gerçekleştirilmiştir. Dünya Sağlık Örgütü ve diğer çevre ajanslarının raporlarına dayanarak, hava kirliliğinin neden olduğu ölümleri ve sağlık sorunlarını önlemek için hava kalitesi tahminlemenin ne kadar önemli olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, hava kalitesi tahmini için genetik programlamanın kullanımını arttırmaya ve makine öğrenmesi yöntemleri ve otoregresif bütünleşmiş hareketli ortalama (ARIMA) ile yarışabilirliğini göstermeye katkıda bulunmaktır. Çalışmada bir yıl süreyle saatlik olarak ölçülmüş meteorolojik veriler kükürt dioksit ve parçacık madde gaz yoğunlaşmalarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Zamana bağlı seri tahminleme problemi sembolik regresyon problemi olarak tanımlanmış ve Java tabanlı Evrimsel Hesaplama Araştırma sistemi (ECJ) kullanılmıştır. Tahminleme sonuçları genetik programlamanın performansını göstermek için çeşitli karar ağacı algoritmalarından ve ARIMA modelinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar genetik programlamanın topluluk öğrenme yönteminden bile daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, air quality time series forecasting is performed by using genetic programming. Based on the reports of World Health Organization and the other environmental agencies, it has been shown how crucial air quality forecasting is to prevent deaths and health issues caused by air pollution. The primary aim of this study is to contribute to increasing the usage of genetic programming for air quality forecasting and to show its competitiveness with several machine learning algorithms and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model. The hourly meteorological data for one-year length is utilized to forecast sulphur dioxide and particulate matter gas concentrations. The forecasting problem was identified as a symbolic regression problem and the Java-based Evolutionary Computation Research system (ECJ) was utilized to apply genetic programming to the problem. In order to demonstrate the performance of genetic programming, the forecast results were compared to the results that were collected from several decision tree algorithms and an ARIMA model. The comparisons showed that genetic programming performed better even than the ensemble learning method.
Benzer Tezler
- Hava kirliliği konusunda çevre bilgi sistemi tasarımı ve gerçekleştirilmesi pilot projesi
Design of an information system about air pollution
HARUN İYİDİKER
- Investigation of machine learning methods for prediction of ozone concentration to determine outdoor air quality level
Dış ortam hava kalite seviyesini belirlenmesinde ozon konsantrasyonu tahmini için makine öğrenme yöntemlerinin incelenmesi
WALEED KHALID MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AVŞAR
- Hava kalitesi tahmininde derin öğrenme modellerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of deep learning models in air quality prediction
CANSU ÇALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EFNAN ŞORA GÜNAL
- Land based emission inventory and consistency analysis for WRF-Chem: Dilovası example
WRF-Chem için arazi bazlı emisyon envanteri ve tutarlılık analizi: Dilovası örneği
UMUR DİNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Meltem rüzgarlarının Türkiye'nin batı kıyılarına olan etkisinin araştırılması, modellenmesi ve enerji potansiyeline etkisinin incelenmesi
Investigation and modeling of sea breeze on Turkey's west coast and evaluation of the effect of potential energy
GİZEM BUĞDAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ