Geri Dön

Polinomiyal regresyonla gelecekteki maksimum yağışların tahmini

Predicting future extreme precipitations by using polynomial regression

  1. Tez No: 620430
  2. Yazar: ORHAN KOÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH DİKBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Son zamanlarda artan küresel ısınmanın, atmosferdeki su yoğunluğunu artırdığı ve dolayısı ile yağışların büyüklüğünü de artırdığı bilinen bir gerçektir. Bu artışla birlikte meydana gelen iklim değişikliği, daha önce gözlemlenen yağış değerlerinde meydana gelen değişiklikleri ve bu değişikliklerin önceden tahmin edilmesini daha önemli hale getirmiştir. Bu çalışmada, istasyonlara ait eksik veriler SPSS programındaki beklenti maksimizasyonu yöntemi ile tamamlanarak yeni ve güvenilir bir polinom yaklaşımı ile gelecekteki maksimum yağışların %95 kesinliğe sahip tahmin sınırları kullanılarak yılın her ayı için ayrı ayrı tahmin edilmesi amacıyla oluşturulmuş bir yazılım (PolReg) anlatılmıştır. Anlatılan yöntem, her yağış istasyonunun her ayı için en uygun polinomların derecelerini ve katsayılarını belirler ve belirlenen polinomları kullanarak her istasyonun her ayı için beklenen maksimum yağış değerini tahmin eder. Bu çalışmada Türkiye'deki 66 istasyonun verileri kullanılarak her istasyonun her ayı için beklenen maksimum değerler PolReg yazılımı kullanılarak tahmin edilmiştir.Ayrıca bu tahminleri kullanarak her ay için Türkiye aylık maksimum yağış haritaları oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

It is a known fact that the increasing global warming also causes an increase on the the magnitude of rainfalls due to the increase in water content in the atmosphere. The change of the climate due to these increases, makes the amounts of the previous precipitations and the predictions of the future precipitations more important. In this study, it is (explained) that the missing values of all precipitation stations are created by the expectation maximization method of the SPSS software by using nearest stations and then these all data series are used by a software (PolReg) which uses a confident polynom method and determines the degrees and the coefficients of the polynoms for predicting the future extreme precipitations within %95 prediction certanity for each station and each month seperately. In this study, the future extreme precipitations of each months of all 66 precipitation stations in Turkey were predicted seperately by using their own data series in PolReg software. Moreover, extreme precipitations maps of Turkey are created for each months.

Benzer Tezler

  1. Tıbbi araştırmalarda destek vektör makinelerinin kullanımı

    Using of support vector machines in medical research

    ÖZGE AKŞEHİRLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikDüzce Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN ANKARALI

  2. Polinom regresyonuyla olası ekstrem aylık ortalama hava sıcaklığı tahmini

    Prediction of probable extreme monthly average temperature by using polynomial regression

    HASAN GÖKTUĞ İLKİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH DİKBAŞ

  3. Time to collision measurement technique based on optical flow

    Optik akışa dayalı çarpışma süresi ölçüm tekniği

    SUALP ARAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU

  4. Lifetime condition prediction for bridges

    Köprülerin yaşam boyu durum tahmini

    HAKAN BAYRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. FERHAT AKGÜL

  5. Derin öğrenmeyle hisse senedi değerlerinin tahmin edilmesi

    Estimating stock values with deep learning

    HÜSEYİN MUSTAFA METİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN GAVCAR