Estimation of meteorological parameters by anfis method: The case of Kirkuk station, Iraq
Meteorolojik parametrelerin anfis yöntemiyle tahmini: Irak Kerkük istasyonu örneği
- Tez No: 637348
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NADİRE ÜÇLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, tahmin, rölatif nem, basınç, solar radyasyon, sıcaklık, ANFIS, prediction, pressure, relative humidity, solar radiation, temperature
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Çeşitli iklim koşullarını güvenilir bir şekilde tahmin etmek için karmaşık hava modellerinin araştırılması ve anlaşılması, küresel olarak bilimsel süreç sınavlarının önemli bir parçası olmuştur. Bu çalışmada, en önemli iklim parametrelerini tahmin etmek için modeller oluşturmak üzere üyelik işlevleriyle kural tabanlı bir model elde etmek için çok daha yararlı olan Adaptif Nöro Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Bağıl nem, basınç, sıcaklık ve güneş radyasyonu parametreleri, günlük ve saatlik sıcaklık (℃), rüzgar hızı (m/s), çiğ noktası (℃), bağıl nem (%), güneş radyasyonu (watt/m2) ve basınç (hpa) verilerini içeren giriş değişkenlerine bağlı olarak tahmin edilmiştir. Irak'taki Kerkük istasyonunda gözlemlenen verilerle kurulan modeller, Türkiye'deki Mardin ve Şanlıurfa istasyonlarına ait verilerle test edilmiştir. 2014-2017 ve 2018 veri setleri sırasıyla eğitim ve kontrol amacıyla kullanılmıştır. Ayrıca, normalize edilmiş ve normalleştirilmemiş veri kümesinin ve ANFIS ve Regresyon Analizinin sonuçları karşılaştırılmıştır. Modeller, kök ortalama kare hatası (KOKH), ortalama mutlak hata (OMH) ve determinasyon katsayısı (R2) kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre ANFIS, saatlik normalleştirilmemiş verilere göre daha düşük hata değerlerine ve daha yüksek R2'ye sahip olan günlük normalize edilmiş verilerin tahmini için Regresyon Analizinden çok daha iyi bir performansa sahiptir. Dört parametrenin arasında, sıcaklık parametresi modeli, giriş değişkenleri olarak bağıl nem ve çiğ noktasını kullanarak en iyi performansı elde etmiştir. Nem ve sıcaklık parametrelerinin sonuçları, bu modellerin Mardin ve Şanlıurfa istasyonlarında Kerkük istasyonuna benzer bir performans sergilediğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The exploration and understanding of complex weather patterns to reliably forecast various climatic conditions has been an important part of the scientific process examinations globally. In this study, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) is used to create models to predict some of the most important climatic parameters. Relative humidity, pressure, temperature, and solar radiation parameters have been predicted by depending on the input variables which include daily and hourly data of temperature ( ℃), wind speed (m/sec), dew point (℃), relative humidity (%), solar radiation (watt/m^2) and pressure (hpa). The models set with data observed in Kirkuk station in Iraq, were tested with data of Mardin and Sanliurfa stations in Turkey. 2014-2017 and 2018 datasets were used as training and checking purposes, respectively. Moreover, the results of normalized and un-normalized dataset and ANFIS and Regression Analysis were compared. The models are evaluated by using root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and determination coefficient (R2). According to the results, ANFIS has much better performance than regression analysis for the estimation of daily normalized data, that had lower error values and higher R^2. Among all the parameters, the temperature parameter achieved the best performance using relative humidity and dew point as input variables. The results of humidity and temperature parameters have shown that these models showed a performance at Mardin and Sanliurfa stations at a similar level with Kirkuk station. If it aimed to predict in case of the lack of better models to use, these models can be used to get an idea about the parameters.
Benzer Tezler
- Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri
Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations
YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
Doktora
Türkçe
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Hava kalitesinin incelenmesi ve eğitilebilir algoritmalarda modellenmesinin araştırılması; Çerkezköy örneği
Investigation of air quality and modeling with training algorithms; a case study for Çerkezköy
HÜSEYİN ÖZEL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN
DR. PINAR CİHAN
- Yapay zekâ yöntemlerinin yağış haritaları için mekânsal tahmin başarılarının incelenmesi
Examining the spatial estimation success of artificial intelligence methods for precipitation maps
MUSTAFA HÜSREVOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL BÜLENT GÜNDOĞDU
- Referans buharlaşma miktarının bulanık SMRGT, ANFİS ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleri ile tahmini
Estimation of reference evaporation amount with fuzzy SMRGT, ANFİS and multiple linear regression methods
SERKAN DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ
- Yapay zeka yöntemleri ile GAP bölgesindeki aylık tava buharlaşma değerlerinin tahmin edilmesi
Estimation of monthly pan evaporation in the GAP region with artificial intelligence methods
YUNUS YEŞİLTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GÜMÜŞ