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
- Tez No: 691961
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AVŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Son yıllarda dünyanın tanık olduğu sanayileşme ve kentleşme alanındaki artış nedeniyle çeşitli ülkelerde hava kirliliği miktarı artmaktadır. Bu durum insanlarda özellikle solunum yolu hastalığı olanlar için risk oluşturmaktadır. Bu nedenle hava kirliliği seviyesinin önceden tahmin edilmesi erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesi konusunda faydalı olabilir. Bu tez çalışmasında, İstanbul, Türkiye'deki açık hava ozon konsantrasyonunu tahmin etmek için altı farklı makine öğrenme yönteminin performansları incelenmiştir. Bu yöntemler, destek vektör makineleri, çok katmanlı algılama, rastgele ormanlar, gradyan artırılmış karar ağaçları, k-en yakın komşu ve elastik ağdır. Tahminler, ileriye doğru yuvarlanan doğrulama metodu ile bir adım ileri zaman serisi tahmin şeklinde yapılır. Bu modellerin eğitimi için hava kalitesi indeks okumalarına dayanan altı ana atmosfer bileşeni olan SO2, PM10, O3, PM2.5, NO2 ve CO ölçümleri kullanılmıştır. Öncelikle bu yöntemlerin tahmin performansı, regresyon modelleri eğitilerek hesaplanır. Daha sonra, tahmin edilen değerler beş hava kalitesi indeks seviyesinden birine dönüştürülür. Bu dönüştürme, çok sınıflı bir sınıflandırma problemine ilişkin performans ölçütlerinin hesaplanmasını mümkün kılar. En düşük RMSE 2246 ile MLP kullanılarak, en yüksek doğruluk puanı 0.790 ise SVM tarafından gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Due to an increase in the field of industrialization and urbanization that the world witnessed in recent years, the amount of air pollution is increased in various countries. This situation constitutes a risk for the humans especially those with respiratory diseases. Therefore, prediction of the air pollution level is an important task that may be useful for developing early warning systems. In this thesis study, performances of six different machine learning methods have been investigated for predicting outdoor ozone concentration in Istanbul, Turkey. These methods are support vector machines, multilayer perception, random forests, gradient boosted decision trees, k-nearest neighbor, and elastic net. The predictions are made according to one-step-ahead time-series forecasting scheme with a rolling walk forward validation. Six major atmosphere components that are based on air quality index readings, namely, SO2, PM10, O3, PM2.5, NO2, and CO that are utilized to train the models. Firstly, prediction performance of these methods are calculated by training regression models. Next, the predicted values are converted into one of the five air quality index levels. This conversion makes it possible to calculate performance metrics regarding a multi-class classification problem. The lowest RMSE of 2246 was observed by using MLP and the highest accuracy score of 0.790 was observed by SVM.
Benzer Tezler
- Bina enerji tüketim tahmini için makine öğrenmesi tekniklerinin incelenmesi
Investigation of machine learning techniques for building energy consumption estimation
HASAN YEŞİLYURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ŞAKİR DOKUZ
- Türkiye'de yabancılara yapılan konut satışının tahmininde makine öğrenmesi yöntemleri performanslarının incelenmesi
An investigation of the performance of machine learning methods in the prediction of home sales to foreigners in turkey
CANSU TOSUN GAVCAR
- Meme kanserinde aksiller lenf nodu metastaz varlığının öngörülmesinde yapay öğrenme yöntemlerinin etkinliklerinin araştırılması
Investigation of the effectiveness of artificial learning methods in predicting axillary lymph node metastasis in breast cancer
RUSTAM MAMMADOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Genel CerrahiHacettepe ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ALPER KILIÇ
- Diffüz büyük B hücreli lenfoma tanılı hastaların hücre kökenine göre (hans algoritmasına göre) radiomics yöntemi ile değerlendirilmesi ve prognostik öneminin araştırılması
Evaluation of patients diagnosed with diffuse large B cell lymphoma according to cell origin (by hans algorithm) using the radiomics method and investigation of the prognostic importance
MERVE ÖZÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
HematolojiKocaeli Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR MEHTAP
- Bağımsız denetimde makine öğrenmesi Yaklaşımı: Borsa İstanbul A.Ş. örneği
Machine learning approach in auditing: Borsa Istanbul A.Ş. case
FATİH FAYDALI
Doktora
Türkçe
2023
İşletmeKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL SOLAK