AI for extreme weather forecasting: Cyclone prediction using deep learning
Aşırı hava olaylarının tahmini için yapay zeka: Derin öğrenme ile siklon öngörüsü
- Tez No: 972257
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İNAL BEGÜM TURNA DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Beykoz Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, özellikle kasırga tahmini için LSTM ve Transformer tabanlı derin öğrenme modellerine odaklanarak ekstrem hava olaylarının tahmininde YZ'nin rolünü analiz eder. IBTrACS'ten alınan tarihsel veriler ve ERA5'ten elde edilen yeniden analiz verileri kullanılarak kasırga gelişimi sekans tabanlı öğrenme teknikleriyle modellenmiştir. Metodolojide veri önişleme, özellik ölçekleme ve rüzgar hızı ile kasırga şiddeti tahminlerinin doğruluğunu artırmak için model parametrelerinin optimizasyonu yer almaktadır. YZ'nin potansiyeline rağmen, bu alanda veri eksikliği, yüksek hesaplama gereksinimleri ve açıklanabilir modeller oluşturma ihtiyacı gibi zorluklar devam etmektedir. Bu araştırma, sınırlı kaynaklara sahip bölgelere yönelik ölçeklenebilir ve verimli modellerin geliştirilmesinin yanı sıra açıklanabilir YZ ve hibrit modelleme gibi çözümler önermektedir. Hava tahmini için YZ ile desteklenen çözümlerin ilerletilmesi, iklim direnci çabalarını desteklemekte ve çevresel sorunların azaltılmasında YZ'nin daha geniş rolünü ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to analyse the role of AI in extreme weather forecasting, with a particular focus on Long Short-Term Memory (LSTM)-based and Transformer-based deep learning models for cyclone prediction. It applies sequence-based learning techniques to track storm development using historical data from International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) and reanalysis data from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis 5 (ERA5). The methodology involves data preprocessing, feature scaling, and model parameter optimisation to improve the accuracy of wind speed and cyclone intensity predictions. Despite AI's potential, challenges persist in this domain, including limited data availability, high computational demands, and the necessity for explainable models. This thesis proposes solutions such as explainable AI, hybrid modelling, and the creation of scalable, efficient models tailored for regions with limited resources. Advancing AI-driven solutions for weather forecasting ultimately supports climate resilience efforts and highlights AI's broader role in mitigating environmental challenges.
Benzer Tezler
- Çoklu afetlerde yapay zeka yaklaşımı
Artificial intelligence approach in multi-disasters
SANEM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
MeteorolojiSakarya ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR TEZEL
- Enhanced energy demand management in electric distribution networks using lstm-xgboost model
Lstm-xgboost modeli̇ kullanilarak elektri̇k dağitim ağlarinda geli̇şti̇ri̇lmi̇ş enerji̇ talebi̇ yöneti̇mi̇
FALAH HASAN DAKHEEL DAKHEEL
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Makine öğrenme algoritmaları ile su tüketim miktarlarının tahmini: Kocaeli örneği
Estimation of water consumption amounts using machine learning algorithms: The case study of Kocaeli
KASIM GÖRENEKLİ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÜLBAĞ
- Explainable and context-aware machine learning for common and imbalanced atmospheric forecasting
Açıklanabilir ve bağlamsal farkındalık sahibi makine öğrenmesi yaklaşımları ile yaygın ve ekstrem atmosferik tahmin
ALİ ULVİ GALİP ŞENOCAK
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TUĞRUL YILMAZ
- Pasif mikrodalga verileri üzerinden bir dolu tespit modelinin geliştirilmesi
Development of hail detection model using passive microwave data
ABDURRAHMAN DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZTOPAL