Geri Dön

Makine öğrenme tekniklerine dayalı olarak kara yüzey sıcaklık değişiminin modellenmesi

Surface temperature changes based on machine learning techniques

  1. Tez No: 802377
  2. Yazar: CEMBERK KÜLAHCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZAFER ASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kara Yüzey Sıcaklığı, Makine Öğrenmesi, ARIMA, LSTM, Land Surface Temperature, Machine Learning, ARIMA, LSTM
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Kara yüzey sıcaklığı, güneş ışınlarının yeryüzüne ulaştığı ve enerjinin absorbe edildiği, diğer atmosferik optik etkilere uğradığı bölgedeki sıcaklığını ifade eder. Aydın ve Antalya illeri, Türkiye'nin güneybatısında yer alır ve yaz aylarında oldukça yüksek sıcaklıklar gözlenir. Bu bölgelerdeki kara yüzey sıcaklıklarının artması, tarım, turizm ve enerji gibi sektörlere olumsuz etki yapabilir. Aydın ve Antalya illerindeki kara yüzey sıcaklıklarının gelecekteki değişimleri ARIMA ve LSTM modelleri kullanılarak incelenmiştir. ARIMA ve LSTM modelleri kullanılarak yapılan analizler, kara yüzey sıcaklığındaki artışların genel olarak ortalamalar içerisinde kalacağını ve gelecek 5 ila 10 yıl içinde yıllık en yüksek sıcaklık değerlerinde %5-10 arasında değişen artışlar beklenebileceğini göstermiştir. Bu nedenle, Aydın ve Antalya illerindeki kara yüzey sıcaklıklarının artması söz konusu olabilecektir ancak Antalya İli ve civarında en düşük sıcaklık değerlerinde önemli değişim beklenmemesine karşın, Aydın İlinde ise %5 civarında bir azalma olabilecektir. Bu değişimlerin bölgedeki ekonomi ve sosyal hayat üzerindeki etkilerinin de sınırlı kalması beklenir. Özellikle hızlı kentleşme kaynaklı ve bina yoğunluğunun artışı sonucunda şehir ısı adalarının oluşumu bu değişimler üzerinde önemli rol oynayabilecektir. ARIMA yöntemiyle Aydın İline ait başarı sonucu 0.99 olup, Açıklayıcı Varyans Skoru ile yüksek başarı elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

Surface temperature refers to the temperature of the land surface where solar radiation reaches and the absorbed energy is reflected back. The provinces of Aydın and Antalya are located in the southwest of Turkey and experience high temperatures during the summer months. The increasing surface temperatures in these regions can have negative impacts on sectors such as agriculture, tourism, and energy. The future changes in surface temperatures in Aydın and Antalya provinces have been analyzed by using ARIMA and LSTM models. The analyses conducted using the ARIMA and LSTM models indicate that the increases in surface temperatures will generally remain within the averages, and annual maximum temperature values can be expected to increase by around 5-10% in the next 5 to 10 years. Therefore, there may be an increase in surface temperatures in Aydın and Antalya provinces, but significant changes are not expected in the lowest temperature values in the Antalya province, while there may be a decrease of around 5% in Aydın province. The impact of these changes on the regional economy and social life is expected to be limited. The role of heat islands and impact of building density at city centers will have a great important role on land surface temperature variations. The ARIMA method achieved a success score of 0.99 for Aydın province and obtained high success with the Explained Variance Score.

Benzer Tezler

  1. Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations

    Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri

    EZGİ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  2. Amerika Birleşik Devletleri ile Türkiye Cumhuriyeti Kara Kuvvetleri Komutanlıkları'ndaki uzaktan eğitim uygulamalarının karşılaştırılması

    To compare US army and TR distance learning practice

    YAŞAR BAŞKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ZEKİ KAYA

  3. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Derin öğrenme temelli özgün bir android kötücül yazılım tespit modeli

    A novel android malware detection model based on deep learning

    BÜŞRA ZEYNEP KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH TALHA KABAKUŞ

  5. Derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalı otonom sürüş için açıklanabilir yapay zeka

    Explainable artificial intelligence (xai) for deep reinforcement learning based autonomous driving

    MUHSİN KOMPAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM KÖK