Geri Dön

Radyosonde rasatları ile makine öğrenmesi tabanlı hava durumu kestrimi

Artificial intelligence based weather forecast with radiosondeobservations

  1. Tez No: 754975
  2. Yazar: ERALP GÖĞEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Geçmişten günümüze hava tahmini insanlık için önem arz etmektedir. Hava tahmininin hassas gerçekleştirilebilmesi sel, tsunami vb. doğal afetlere karşı önlemler alınarak oluşacak olumsuz etkileri en düşük seviyeye indirmeyi sağlayabilmektedir. Bu çalışma kapsamında radyosonde verilerini kullanarak hava durumu kestirimi yapılmaktadır. Bu kestirimde en yüksek ve en düşük sıcaklık tahmini yapılmaktadır. Makine Öğrenmesi Algoritmaları kullanarak kestirim gerçekleştirilmiştir. Daha önce literatürde bulunan sıcaklık tahmini çalışmalardan farklı olarak 3 yıllık Radyosonde rasat verileri kullanılmıştır. Bu sayede yerden 40 km yüksekliğe kadar 1mbar aralıklarla ölçülmüş veriler ile atmosfer, literatürdeki diğer çalışmalara göre çok daha hassas olarak modellenmiştir. Bu modelde ertesi güne ait en yüksek ve en düşük sıcaklık değerleri kestirilmiştir. Bu aşamada normalizasyon ve öznitelik çıkarma veya seçmenin sonuçlara etkileri analiz edilerek tahmin için en uygun model belirlenmiştir. MATLAB ortamında gerçekleştirilen yazılım ile faklı regresyon yöntemleri karşılaştırılmıştır. Bu analizler sonucunda Gauss Süreci Regresyonu yöntemini kullanarak 1,2 Ortalama Karekök Sapması ile ertesi güne ait en yüksek sıcaklık tahmini en yüksek doğrulukla elde edilmiştir. Aynı yöntem kullanarak 2,4 Ortalama Karekök Sapması oranı ile en düşük sıcaklık tahmini yapılmıştır. Sonuçlar literatürdeki çalışmalardan daha başarılı sıcaklı tahmini yapıldığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Weather forecasting from past to present is important for humanity. The precise realization of the weather forecast can ensure that the negative effects that will occur are minimized by taking precautions against natural disasters such as floods, tsunamis, etc. Within the scope of this study, weather forecasting is made using radiosonde data. In this estimation, the highest and lowest temperatures are estimated. Estimation was made using Machine Learning Algorithms. Unlike the temperature estimation studies previously in the literature, 3-year radiosonde observation data were used. In this way, the atmosphere was modeled much more precisely than other studies in the literature with the data measured at 1mbar intervals up to 40 km above the ground. In this model, the highest and lowest temperature values for the next day are estimated. At this stage, the most appropriate model for the prediction is determined by analyzing the effects of normalization and attribute extraction or voter on the results. Different regression methods were compared with the software performed in MATLAB environment. As a result of these analyzes, the highest temperature estimate for the next day was obtained with the highest accuracy with 1.2 Mean Square Root Deviation using the Gaussian Process Regression method. Using the same method, the lowest temperature estimate was made with an average Square Root Deviation rate of 2.4. The results show that more successful temperature estimation is made than the studies in the literature.

Benzer Tezler

  1. Design a software for meteorological observations

    Meteorolojik rasatlar için yazılım dizaynı

    FERKAN KAPLANSEREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TATYANA YAKHNO

  2. Türkiye'nin bölgesel atmosferik değişkenlere bağlı LST algoritmalarının oluşturulması

    Determining Turkey's regional atmospheric variables dependent LST algorithms

    BEKİR YİĞİT YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Astronomi ve Uzay BilimleriÇukurova Üniversitesi

    Fizik Bölümü

    PROF. DR. VEDAT PEŞTEMALCI

  3. Determination of atmospheric mixing heights using Göztepe radiosonde measurements

    Göztepe radio-sonde rasatları kullanılarak atmosferik karışım yüksekliğinin tanımlanması

    SONER ATALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Çevre MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRCAN ORALTAY

  4. Yeryüzü sıcaklıklarının uzaktan algılama tekniği ile belirlenmesi: Tek-kanal yöntemleri

    Retrieval of land surface temperature using remote sensing techniques: Single-channel methods overview

    BAHADIR ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN

  5. Radiosonde rasatları-skew T log P diagramları ve önemi

    Başlık çevirisi yok

    NURBANİ FİKRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Meteorolojiİstanbul Üniversitesi

    PROF.DR. KORKUT ATA SUNGUR