Geri Dön

Büyük veri ile hava kalitesi tahmini

Air quality prediction with big data

  1. Tez No: 739872
  2. Yazar: ARZU ÖZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 152

Özet

Bu tezde, İstanbul il genelinde yer alan istasyonlarda ölçülen hava kalitesi indeksi ve hava kirleticilerinin yoğunluğu büyük veri ve akıllı yöntemler aracılığı ile tahmin edilmiştir. Tezde temel olarak ele alınan problem, makine öğrenmesinin temel problemlerinden biri olan regresyon problemidir. Hava kalitesinin tahmini için çok sayıda farklı kaynaktan veri elde edilmesi, bu verilerin ilgili regresyon problemini oluşturmak üzere düzenlenerek veri kümesi haline dönüştürülmesi amacıyla çeşitli web servisleri ve web kazıma yaklaşımları kullanılmıştır. Daha sonra temizlenen veri kümeleri üzerinden literatürde ana akım olarak bulunan birçok regresyon yöntemi kullanılmış ve bu yöntemlerin parametrelerinin en iyi şekilde belirlenmesine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak raporlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the air quality index and the density of air pollutants measured at stations located throughout the province of Istanbul were estimated by means of big data and smart methods. The main problem in the thesis is the regression problem, which is one of the main problems of machine learning. Various web services and web scraping approaches have been used to obtain data from many different sources for the prediction of air quality, and to transform these data into a dataset by arranging the relevant regression problem. Afterwards, many regression methods, which are mainstream in the literature, were used on the cleaned datasets and studies were carried out to determine the hyperparameters of these methods in the best way. Obtained results are reported comparatively.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği yöntemi olarak bulanık mantık ile hava kalitesi değerlendirmesi - Ankara örneği

    Air quality evaluation with fuzzy logic as data mining method - Ankara region example

    DİLEM GÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURSAL ARICI

  2. Sürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi

    Modeling particulate matter estimation with artificial intelligence methods for sustainable air quality

    SALİHA ÇELİKCAN BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  3. Estimation emission from crop residue burning based on crop type using remote sensing data: A case study from GAP region

    GAP Bölgesi'nde uzaktan algılama verileri ile anız yakımından kaynaklanan emisyonunun ürün bazlı tespiti

    KÜBRA BAHŞİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  4. Erzurum'un hava kalitesi değerlendirilmesi ve modellenmesi

    Air quality investigation and modelling of Erzurum

    PELİN CANSU ÇAVUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN TOROS

  5. 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

    İngilizce

    2020

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL