Veri işleme metotları kullanılarak meteorolojik parametre tahmini
Estimation of meteorological parameters using data driven methods
- Tez No: 725625
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA EROL KESKİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
Bu tez çalışmasında sıcaklık ve yağış verilerinin tahmini için zaman serisi analizi üzerinde 3 farklı yöntem ile analiz yapılmıştır. Türkiye Doğu Anadolu Bölgesi'nde bulunan 14 farklı il için Türkiye Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından toplanan maksimum, minimum, ortalama sıcaklık ve ortalama yağış verilerden Destek Vektör Makinaları (SVR), Rastgele Orman Algoritması ve zaman serisi analiz için kullanılan özelleşmiş bir derin sinir ağı modeli olan Uzun Kısa Süreli Bellek Hafıza Ağı kullanılmıştır. Çalışma için kullanılan veriler her bir il için farklılık göstermekle birlikte ortalama 60 yıllık verileri kapsamaktadır. Yapılan veri ön işlem aşamalarından sonra yapılan modellemerde veri setleri üzerinde kullanılan algoritmaların başarıları karşılaştırılmıştır. Ananlizler sonucu elde edilen değerlendirmeler, veri sayısının fazla olması nedeniyle sıcaklık tahmini üzerinde yapılan çalışmaların daha olumlu sonuçlar verdiğini göstermiştir. Yağış analizlerinde kullanılan ortalama yağış verilerinde ise, veri sayısının az olması nedeniyle kullanılan modellerin başarısının daha düşük kaldığı görülmüştür. Bununla birlikte sıcaklık verilerinde 3 model de birbirine yakın sonuçlar verirken, Destek Vektör Makinalarının genele bakıldığında ön plana çıktığı; yağış analizinde ise LSTM modelinin en başarılı sonuçları ürettiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, 3 different methods were analyzed on time series analysis for the forecasting of temperature and precipitation data. Support Vector Machines (SVR), Random Forest, Long Short Term Memory Network, a specialized deep neural network model used for algorithm and time series analysis, from the maximum, minimum, average temperature and average precipitation data collected for 14 different provinces in the Eastern Anatolia Region of Turkey was used. Although the data used for the study differ for each province, it covers an average of 60 years of data. The successes of the algorithms used on the data sets were compared in the modeling made after the data preprocessing stages. The results obtained as a result of the analyzes showed that the studies on temperature estimation gave more positive results due to the large number of data. In the average precipitation data used in precipitation analysis, it was observed that the success of the models used was lower due to the low number of data. However, while it is seen that 3 models produce results close to each other in temperature data, Support Vector Machines come to the fore in general; In precipitation analysis, the LSTM model produced the most successful results.
Benzer Tezler
- Comparison of experimental and semi-experimental models for predicting solar thermal power plants with artificial neural network
Solar termal santralların yapay sinir ağlarıyla öngörüsünde deneysel ve yarı-deneysel modellerin karşılaştırılması
SHABNAM CHOOPANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Evaluation of three semi-empirical soil moisture estimation models in agriculture areas with Radarsat-2 imagery processing in the Southeast of Turkey
Güneydoğu Türkiye tarımsal alanlarında, Radarsat-2 uydu görüntülerinin işlenmesi ile yarı-deneysel, üç toprak nemi tahmin modelinin geliştirilmesi
ELNAZ BEHNAM MAKOEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Uzaktan algılama ve yersel veriler kullanılarak NO2 özelinde hava kalitesine yönelik meteorolojik mekansal bilgi üretimi: Ankara örneği
Production of meteorological-spatial nitrogen dioxide (NO2) data using remote sensing and ground-based measurements
ERCÜMENT AKSOY
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TANER SAN
DR. DOĞUŞHAN KILIÇ
- Deep metric learning applied to crop classification from multi-spectral multi-temporal remote sensing data
Derin metrik öğrenmenin çoklu-zamanlı ve çoklu-bantlı uzaktan algılanmış verilerden tarım ürünü sınıflandırmaya uygulanması
MERVE BOZO
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Disaggregation of future climate projection data to generate future rainfall intensity-duration-frequency curves to assess climate change impacts
Gelecek iklim projeksiyonu verilerinin iklim değişikliği etkilerini değerlendirme amacıyla gelecek yağış şiddet-süre-tekerrür eğrileri üretmek için ayrıştırılması
HÜSAMETTİN TAYŞİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGER