Trabzon deniz yüzeyi sıcaklığının dentritik nöron model yapay sinir ağı ile öngörüsü
Forecasting of Trabzon sea surface temperature with dendritic neuron model artificial neural network
- Tez No: 877483
- Danışmanlar: PROF. DR. TAMER AKKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Deniz yüzeyi sıcaklığı (DYS), deniz organizmalarının dağılımı ve meteorolojik fırtınaların yoğunluğu da dâhil olmak üzere deniz ekosisteminin çeşitli yönlerini etkileyen kritik bir değişkendir. DYS dinamiklerini anlamak, iklim değişikliğinin deniz ekosistemleri üzerindeki etkisini tahmin etmek ve zararlı etkilerine karşı önlem almak için verimli stratejiler geliştirmeye olanak sağlar. DYS'nin yüksek doğruluk oranıyla tahmini, deniz taşımacılığı, balıkçılık yönetimi ve iklim modellemesi dâhil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için gereklidir. Bu çalışmada, Trabzon DYS'nın dentritik nöron model yapay sinir ağı ile öngörüsü sınanmıştır. Bu amaçla, Trabzon'un 2009 ile 2021 yılları arasındaki günlük ortalama değerlerine ait bir zaman serisi kullanılmıştır. Literatürde ilk kez DE/best/1 mutasyon stratejisine dayalı bir DNM-YSA yöntemi önerilmiştir. Ayrıca, her bir zaman serisi yöntemi, önerilen DNM-YSA'dan farklı olarak Pi-Sigma yapay sinir ağları (PS-YSA), çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı (ÇKA-YSA) ve çarpımsal nöron model yapay sinir ağı (ÇNM-YSA) ile de analiz edilmiştir. Analiz aşamasında, her bir zaman serisinin son otuz gözlemi test kümesi olarak ayrılmıştır. İlgili yöntemlerin her bir zaman serisi için karşılaştırılması yapılarak en yüksek doğruluk oranına sahip yöntem belirlenmiştir. Sonuç olarak, literatürde ilk kez DE/best/1 mutasyon stratejisine dayalı bir DNM-YSA yöntemi olarak önerdiğimiz metodolojinin en yüksek doğruluk oranıyla öngörü sağladığı tespit edilmiştir. Dahası, benzer habitatlara mevcut yöntemin uygulanabilirliği tecrübe edinilmiş; böylece sürdürülebilir ekosistem yaklaşımı ve yeşil çevre olgusuna katkı sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
The sea surface temperature (SST) is a crucial metric that affects various aspects of the marine ecosystem, including the distribution of marine organisms and the intensity of meteorological wind storms. To understand the dynamics of the SST allows to develop effective strategies to forecast and mitigate the impact of climate change on marine ecosystems. The accurate forecasting of SST is fundamental for a variety of applications, including marine transportation, fisheries management and climate modeling. The present study investigates the forecasting of Trabzon SST with dentritic neuron model artificial neural network. In order to achieve this objective, the time series of daily averages of Trabzon FMS between 2009 and 2021 is utilised. In this paper, for the first time in the literature, a DNM-ANN method based on the DE/best/1 mutation strategy is proposed. Furthermore, we conducted an analysis of each time series method in conjunction with Pi-Sigma artificial neural networks (PS-ANN), multilayer perceptron artificial neural network (MLP-ANN) and multiplicative neuron model artificial neural network (DNM-ANN), which differed from the proposed DNM-ANN. The last thirty observations of each time series were designated as a test set in the analysis section. In the analysis of each time series, the relevant methods were compared and the method that provided the highest accuracy was determined. In conclusion, for the first time in the literature, our proposed DNM-ANN method based on the DE/best/1 mutation strategy was found to provide the highest accuracy forecasting. Furthermore, the applicability of the current methodology to similar habitats has been experienced; thus contributing to the sustainable ecosystem approach and the phenomenon of green environment.
Benzer Tezler
- Sea level changes in the Black Sea and its impacts on the coastal areas
Karadeniz'de deniz seviyesi değişimleri ve kıyı alanları üzerindeki etkileri
NEVİN BETÜL AVŞAR
Doktora
İngilizce
2019
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL HAKAN KUTOĞLU
PROF. DR. SHUANGGEN JIN
- Sea level changes investigation in the Black Sea and the Mediterranean sea by using cryosat-2 altimetry and grace gravimetry data
Karadeniz ve Akdeniz'de cryosat-2 uydu altimetresi ve grace uydu gravimetresi verileri ile deniz seviyesi değişimlerinin incelenmesi
DUYGU AKYÜREK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR EROL
PROF. DR. ILIAS N. TZIAVOS
- Şiddetli yağışların karadeniz yüzey sıcaklığına duyarlılığının Artvin/Hopa seli özelinde topluluk simülasyonları üretilerek incelenmesi
Investigation sensitivity of extreme precipitations to blacksea sea surface temperature in Artvin/Hopa case specialization with produce ensemble simulations
ONUR HAKAN DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL
- Güneydoğu Karadeniz su kolonunda bazı fiziksel parametrelerin yıllık değişimlerinin araştırılması
The investigation on the seasonal change of some physical parameters in the water column of Southeastern Black Sea
ALİ ALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Çevre MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiÇevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TÜFEKÇİ
- Trabzon kıyılarında radyasyon ve ısı dengesinin tespiti
Determination of radiation and heat balance in Trabzon coasts
MUSTAFA BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Mühendislik BilimleriKaradeniz Teknik ÜniversitesiBalıkçılık Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. H. FEHMİ DURUKANOĞLU