Hava verilerinin analizi ve bir tahmin sistemi önerisi
Analysis of air data and the proposal of an estimation system
- Tez No: 592506
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Hava durumu; yaşantımızı, çevremizi ve pek çok endüstriyi doğrudan etkilemektedir. Saniyede milyarlarca hava verisinin toplandığı günümüzde doğru hava tahmini yapmak büyük önem taşımaktadır. Fakat, ülkemizde hava tahmini konusunda yeterli bilgi ve uygulama bulunmaktadır. Hava tahmini yapabilmesi için bilimsel metotlar ve teknolojik araçlar kullanılmalıdır. Bu bağlamda büyük veri teknolojileri ve makine öğrenme algoritmaları ile manuel analiz edilemeyecek ölçekteki hava verilerinden otomatik olarak yeni tahminler çıkarılmaktadır. Bu tahminler doğrultusunda karar destek mekanizmaları geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında 5 günlük 24 adet/gün 1 saatlik aralıklar için hava sıcaklığı tahminleri oluşturulmuştur. 3 ayrı hava tahmin sitesinden ücretsiz alınan günlük minimum maksimum sıcaklık tahminleri üzerinden önce seçilen güne ait minimum maksimum sıcaklık tahminleri bulunmakta ve sonra seçilen yerleşkenin 3 yılına ait gerçek değerleri kullanılarak hedeflenen saatlik tahminler oluşturulmaktadır. Hava durumu verilerine meteoroloji yayın servisleri üzerinden erişim sağlanmıştır. Bu veri kümesi İstanbul'un 3 yıllık 2016-2018 sıcaklık verilerini içermektedir. Aynı zamanda yeni geliştirilen Python API kullanılarak, Accuweather, OpenWeatherMap, WeatherBit sitelerinden günden 4 adet minimum maksimum sıcaklık olacak şekilde 5 günlük hava sıcaklığı tahmin verileri toplanmıştır. Tahmin sistemi için 24saat/gün tahmin üreten bir fonksiyon kullanılmıştır. Tüm site tahmin minimum maksimum sıcaklık değerleri ve veri kümesinden 5 günlük 24 saat/gün verileri alınarak, ara değer fonksiyonu (map fonksiyonu) ile 5 günlük 24 saat/gün için tahminler oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
Weather forecast; it directly affects our lives, environment and many industries. In today's world, where billions of air data are collected per second, accurate weather forecasting is crucial. However, there is sufficient information and application about weather forecasting in our country. Scientific methods and technological tools should be used for forecasting. In this context, new forecasts are automatically extracted from the weather data that cannot be analyzed manually with big data technologies and machine learning algorithms. In line with these estimates, decision support mechanisms have been developed. Within the scope of the study, the air temperature forecasts were made for 24-hour intervals of 5 days / day. There are minimum maximum temperature forecasts for the selected day on the minimum daily maximum temperature forecasts obtained free of charge from 3 separate weather forecast sites, and then the targeted hourly forecasts are created by using the actual values of the selected campus for 3 years. Weather data is provided via meteorological broadcast services. This data set includes Istanbul's 3-year 2016-2018 temperature data. At the same time, the newly developed Python API, Accuweather, OpenWeatherMap, WeatherBit sites, 4 minimum maximum temperature of the day, 5-day weather temperature data were collected. For the estimation system, a function that produces a 24 hour / day estimate is used. All site estimation minimum maximum temperature values and 5 day 24 hours / day data were taken from the data set and forecasts for 5 days 24 hours / day were created with intermediate value function (map function).
Benzer Tezler
- Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters
Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme
BEHNAZ ALAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Dalgacık dönüşümü kullanılarak zirai-meteorolojik verilerin hata teşhis ve tamiri
Fault diagnosis and repair of agricultural meteorological data using wavelet transform
NİGAR TUĞBAGÜL ALTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. B. BERK ÜSTÜNDAĞ
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU
- La proposition d'un modéle de valeur pour la gestion éfficace du port
Etkin bir liman yönetimi için değer modeli önerimi
MARTI BÜYÜKÖZDEN
Yüksek Lisans
Fransızca
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN
- Quantification of the impact of uncertainty in emissions on air quality model estimates
Emisyonlardaki belirsizliğin hava kalitesi model sonuçlarına etkisinin hesaplanması
ÜMMÜGÜLSÜM ALYÜZ ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2020
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL