Detection and analysis of outliers and extreme events of ground level particulate matter time series
Yer seviyesi partikül madde zaman serilerinde aykırı değer ve aşırı olayların tespiti ve analizi
- Tez No: 767983
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMİH ÖNÜT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Hava kirliliği tüm canlılar üzerinde birçok negatif etkiye sahiptir ve bu nedenle çalışma konusu olarak ilgi çekmektedir. Hava kirliliğinin birçok hastalığa sebep olduğu da bir çok araştırmacı tarafından kanıtlanmıştır.Özellikle hava kirliliği ile kötüleşen insan sağlığı arasındaki ilişkinin kurulmasından sonra, partikül madde ile hastalıklar arasındaki bağlantının araştırılmasına yönelik çalışmalar da hız kazanmıştır. Sağlık etkileri araştırmaların ışığında, alandaki çalışmalar partikül kirletici seviyelerinin tahmini üzerine de yoğunlaşmaktadır. Böylece kirletici seviyelerinin kontrol altında tutulması mümkün olabilecektir. Bu veri setleri belirgin ölçüne anormal ölçümler içermektedir. Uygun bir analiz ve tahmin metodunun uygulanabilmesi için aykırı değer analizinin önemi büyüktür. Buna rağmen PM verisinde outlier analizine yönelik çalışmalar oldukça azdır. Bu çalışmada DBSCAN algoritması kullanılarak yer seviyesi PM10 (havadan gelen 10µm veya daha küçük boyuttaki parçalar) ölçümlerindeki aykırı değerler ve anormal olaylar(aşırı yükselmeler) tespit edilmiştir. Algoritmanın PM10 verisi üzerindeki uygulaması gösterilmiş ve epsilon parametresinin seçimine yönelik bir otomatikleştirme yaklaşımı sunulmuştur. Önerilen yaklaşım gerçek etiketlenmiş kıyas setleri üzerinde denenmiştir ve PM10 örnek olayı üzerinde de gösterilmiştir. DBSCAN metodu ve otomatikleştirme önerisi diğer otomatize DBSCAN algoritmalarıyla ve aykırı değer tespit yöntemleriyle karşılaştırılmış ve tatmin edici sonuçlara ulaşmıştır. Önerilen algoritma ışığında tespit edilen aşırı değerlerden yola çıkarak kirletici sebeplerine ilişkin bir analiz gerçekleştirilerek, lokal ve global kirletici kaynaklarına ilişkin bir değerlendirme yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to tremendous adverse effects on all creatures, air pollution studies drew attention for many years. It is a well-known fact that air pollution has a considerable share within the factors that cause various diseases. Especially after the discovery of the link between worsening human health and air pollution, studies that show the connection between particulate matter and morbidity are increasing day by day, and this leads researchers to take more interest in the topic. In the light of the health studies, the large majority of particulate matter studies focuses on future projections and forecasting of particulate matter levels to be able to control the pollution levels. The data contains a significant number of abnormal measurements. A suitable outlier analysis process is required to perform an eligible analysis and prediction. However, studies focusing on outlier detection in PM data are scarce. In this study we used the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm to find outliers and extreme pollution events in ground level PM10 (particles smaller than or equal to 10µm in diameter) data. The applicability of the algorithm for PM10 data have been demonstrated. After the implementation, a method for automatizing the parameter selection step have been purposed. We tested the purposed approach on labeled real benchmark datasets and implemented the automatized algorithm on PM10 case. Both DBCSAN algorithm and its automatization gave satisfactory results.
Benzer Tezler
- Regresyonda aykırı değer tespit etme yöntemlerinin karşılaştırılması
The comparison of the outlier detection methods in regression
BERFİN SARAÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikEge Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK
- Fenomen pazarlamasının çevrimiçi satın alma niyetine etkisi üzerine bir araştırma
A study on online purchase intention of phenomenon marketing
HİDAYET KARAMUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN KARABIYIK YERDEN
- Tekrarlı çapraz geçişli deney uygulamalarında kişi sapan değeri bulmak için kullanılan hotelling T2 yönteminin performansının değerlendirilmesi
The performance evaluation of hotelling T2 test on subject outlier in replicated crossover design
EMEL DOĞAN KURTOĞLU
Doktora
Türkçe
2015
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI
- Yerel yiyecek tüketim değerinin destinasyon imajı ve davranışsal niyete etkisi: Gıda neofobisinin moderatör rolü
Local food consumption value's effect on destination image and behavioral intention: Moderator role of food neophobia
EZGİ ERŞAHİN
Doktora
Türkçe
2023
Turizmİstanbul ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEHNAZ DEMİRKOL
- Elektrik güç dağıtımında akıllı sayaç verileri için anomali tespiti ve tahminleme
Anomaly detection and prediction for smart meter data in electrical power distribution
SERHAT YARAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN