Performance comparison of filtering methods on modelling and forecasting total precipitation amount
Toplam yağış miktarının modellenmesi ve öngörülerin elde edilmesinde filtreleme yöntemlerinin başarım karşılaştırması
- Tez No: 563237
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR NESLİHANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Durum Uzay Modeli, Hibrit Model, Kalman Filtresi, Yağış, Hybrid Model, Kalman Filter, Precipitation, State Space Model
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Atmosferde yoğunlaşmış halde bulunan su buharı yerçekiminin de etkisiyle yeryüzünde yağış olarak gözlemlenir. Bütün yağış türlerini de kapsayarak toplam yağış miktarını ve konsantrasyonunu gözlemlemek ve ölçmek oldukça zor bir yöntemdir. Elde edilen yağış miktarındaki değişiklik ile neden ve sonuçlarıyla birlikte iklim yapısındaki çeşitlilik arasındaki ilişki yağış miktarını ölçmeyi zorlaştıran bir etmen olarak gösterilebilir. Zamanla değişen yağış miktarını etkileyen bazı doğal faktörler nedeniyle aylık toplam yağış miktarı verisi çok parametreli ve yüksek varyanslı bir veri olduğu için doğru ve hassas modellemek zordur. Böyle bir durumda iyi öngörüleri sağlayan en iyi modele ulaşmak için bazı filtreleme yöntemlerinin kullanılması seçenek bir yol olabilir. Bu amaçla aylık toplam yağış verisinin modellenmesi ve öngörülerin elde edilmesinin sonuçlarının farklı filtreleme yöntemlerinin başarımları açısından değerlendirilmesi çalışma açısından önemli olacaktır. Çalışmanın temel amacı, aylık yağış verisini modellerken tahmin evresinde gözlemlenen belirsizliğin en aza indirgenmesidir. Bu amaca ulaşmak için tercih edilen filtreleme yöntemi Kalman Filtreleme yöntemi olmuştur. Kalman filtreleme tekniği, aylık toplam yağış miktarı verisinin model parametrelerinin çıkarımları ve sistem durum değişkenlerinin tahmininin yapılmasında kullanılan bir yöntemdir. Bu noktadan bakıldığında, Kalman filtreleme yönteminin, farklı parametrelere sahip aylık yağış verisinin modellenmesine ve tahmin edilmesine farklı bir yön verebileceği düşünülmektedir. Bu nedenle, 1950 ve 2010 yılları arasında Muğla, Konya ve Ordu istasyonlarında gözlemlenen aylık yağış verilerinin çalışmada kullanılması uygun görülmüştür. Seçilen istasyonlar alınan yağış miktarına göre ortalama yağış alan, az yağış alan ve çok yağış alan bölgeler olarak sınıflandırılmıştır. Modelleme ve tahmin etme başarımları karşılaştırıldığında, elde edilen sonuçlar uygulamada en iyi başarımı veren yöntemin seçilebilmesi için ilerideki çalışmalara ışık tutacaktır.
Özet (Çeviri)
The performance of condensed water vapour in the atmosphere observed as precipitation on the earth surface with the consequence of gravity. It is hard to observe and measure the amount and concentration of total precipitation with its all types changing over time. This difficulty can be explained by the association between the changing amount of precipitation and the variability in the climate with its both causes and consequences. As a result of these factors, modelling and forecasting of monthly total precipitation series is a difficult procedure because of being highly parametrized and varied nature of data. To predict and forecast total precipitation, filtering methods are suggested as an alternative in the literature. Therefore, this study focus on the comparison of modelling and forecasting performances of different types of filtering methods on monthly total precipitation series. To do this, the Kalman filtering method is preferred in order to predict and forecast the naturally uncontrollable outcomes. The Kalman filter is an algorithm for the estimation of the unobservable true state of the system, which is conducted by incorporation with the models of the system and noisy measurements of parameters. For this purpose, we used the monthly precipitation series of Muğla, Konya and Ordu stations from 1950 to 2010. The regions have been selected in terms of the amount of precipitation as moderate, scarce and abundant regions. The results of modelling and forecasting performance comparison will be a guide for the choice of best performing method for further work related to the precipitation.
Benzer Tezler
- Taşkın modellemede LiDAR verisi ile performans analizleri
Performance analyses with with LiDAR data in flood modelling
HAKAN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN
- Nominal capacity calculation for lithium-ion batteries with advanced algorithms
Lityum-iyon bataryalarda gelişmiş yöntemlerle batarya güncel kapasite kestirimi
HARUN NALBANT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- MIKE 21 SW programı ve yapay sinir ağları yöntemi ile spektral dalga analizi
Spectral wave analysis of using MIKE 21 SW and artificial neural network (ANN)
FATMANUR AKDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- The influence of early design decisions on energy demand: A quantitative assessement using sensitivity analysis
Ön tasarım aşaması kararlarının enerji kullanımı üzerine etkisi: Duyarlıklık analizi ile kantitatif değerlendirme
ORÇUN KORAL İŞERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
MimarlıkYaşar ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR DURSUN
- Gen ifade veri setlerinde boyut indirgeme yöntemlerinin sınıflama performansına etkilerinin karşılaştırılması
Comparison of the effect of dimension reduction methods on classification performance in gene expression data sets
FATMA HİLAL YAĞIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ