Konya ili hava kalitesinin derin öğrenme teknikleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of air quality in Konya province with deep learning techniques
- Tez No: 781888
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Günümüzde hava kirliliği dünya üzerindeki canlı yaşam için küresel boyutta önemli bir sorundur. Bu sorunun artmasının en büyük nedenleri arasında nüfus artışı, sanayileşmenin artışı gibi faktörler sayılabilir. Hava kirliliği yeryüzündeki yaşam için büyük bir risk oluşturmaktadır. Solunum, kalp hastalıkları ve hatta ölüm de dahil sağlık üzerinde birçok zararlı etkisi olabilmektedir. Bu sorunun önlenmesi ve çözümü için hem uluslararası kuruluşlar hem de yerel idarelerin hava kirliliğiyle alakalı çeşitli tedbirler uygulamaktadır. Bu tedbirlerin bir kısmı SO2, PM2.5 ve PM10 gibi kirleticileri düzenli olarak ölçmek için hava kalitesi izleme istasyonlarının kurulmasını içermektedir. Fakat sadece bu ölçümleri referans alarak bu maddelerin gelecekte hangi konsantrasyon seviyelerinde olacağı hakkında fikir sahibi olabilmek için bilgisayar destekli sistemlerden faydalanmak, sonuçların daha sağlıklı ve gerçeğe en yakın olacak şekilde elde edilebilmesi için istatistiksel yöntemlere göre daha avantajlı olacaktır. Bu bağlamda kullanılacak yöntemler arasında en çok öne çıkanı ise makine öğrenmesinin alt sınıfı olan derin öğrenme algoritmalarıdır. Bu çalışmada Konya ilinde bulunan 3 farklı ölçüm istasyonuna ait hava kalitesi izleme verileri ve derin öğrenme yöntemlerinin kullanılmasıyla PM10 parametresinin 1, 2, 8, 24 saatlik ve 1 haftalık tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Kullanılan veri setinde eksik verilerin bulunması ve bu eksik verilerin sonucu olumsuz etkilememesi, modelin başarı seviyesinin artırılması için ön işlem olarak K-En Yakın Komşu yöntemi ile eksik verilerin tamamlanması sağlanmış, sonrasında ise İleri Beslemeli Sinir Ağları (FNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Bi-LSTM) algoritmaları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, air pollution is a major global problem for life on earth. Among the biggest reasons for the increase in this problem are factors such as population growth and increased industrialization. Air pollution poses a major risk to life on earth. It can have many harmful effects on health, including respiratory and heart diseases and even death. In order to prevent and solve this problem, both international organizations and local authorities implement various measures related to air pollution. Some of these measures include the installation of air quality monitoring stations to regularly measure pollutants such as SO2, PM2.5 and PM10. However, in order to have an idea about the concentration levels of these substances in the future by taking only these measurements as reference, it would be more advantageous to utilize computer-aided systems than statistical methods in order to obtain the results in a healthier and closer to reality. The most prominent among the methods to be used in this context is deep learning algorithms, which are a subclass of machine learning. In this study, it is aimed to predict the PM10 parameter for 1, 2, 8, 24 hours and 1 week by using air quality monitoring data from 3 different measurement stations in Konya province and deep learning methods. In order to avoid missing data in the data set and to increase the success level of the model, the missing data were completed with the K-Nearest Neighbor method as a pre-processing process, and then Feed Forward Neural Networks (FNN), Long Short Term Memory (LSTM) and Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM) algorithms were used.
Benzer Tezler
- Konya ili hava kalitesinin zamansal, mekânsal değişimi ve sağlık risk değerlendirmesi
Temporal and spatial change of air quality in Konya province and health risk assessment
HALİL AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Çevre MühendisliğiAksaray ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU KOÇAK
- Antalya ili hava kalitesinin değerlendirilmesi ve 2021 yılı orman yangınlarının etkisinin araştırılması
Evaluation of air quality in Antalya province and investigation of the effect of forest fires in 2021
BÜŞRA KIRBIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ DURSUN
- Konya ilinde hava kirliliğine etki eden faktörlerin mekânsal analizi
Spatial analysis of factors affecting air pollution in Konya province
OĞUZ UĞURLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKAY BUĞDAYCI
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA KUNT
- Meram ilçesindeki okullarda iç ortam hava kalitesinin değerlendirilmesi ve ilişkili faktörlerin belirlenmesi
Evaluation of indoor air quality in schools in meram district and determination of related factors
ENES KASAPOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Halk SağlığıNecmettin Erbakan ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET UYAR
- Konya, Kosova mahallesindeki PM kirlilik dağılımının CBS ile modellenmesi ve değerlendirilmesi
Modelling and evaluation of the dispersion of PM pollution using geographic information systems (GIS) in Konya, Kosova district
MARCO ANDRES ROMERO AGUILERA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Çevre MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ DURSUN