- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 28 Issue: 5
- Evaluation of air temperature with machine learning regression methods using Seoul City meteorologic...
Evaluation of air temperature with machine learning regression methods using Seoul City meteorological data
Authors : Merve APAYDIN, Mehmethan YUMUŞ, Ali DEĞİRMENCİ, Ömer KARAL
Pages : 737-747
View : 17 | Download : 4
Publication Date : 2022-10-31
Article Type : Research
Abstract :Havanın insan yaşamı ve faaliyetleri üzerinde önemli bir etkisi vardır. Hava sıcaklığındaki ani değişimler günlük yaşamı ve çeşitli endüstrileri olumsuz etkilendiğinden hava tahmini doğruluğunun önemini günden güne artırmaktadır. Mevcut hava tahmin yöntemleri iki ana gruba ayrılabilir: sayısal tabanlı ve makine öğrenim tabanlı yaklaşımlar. Sayısal tabanlı hava tahmin yöntemleri, hesaplama maliyetini önemli ölçüde artıran karmaşık matematiksel formüller kullanır. Buna karşın, makine öğrenim tabanlı yöntemler ise düşük işlem maliyetleri nedeniyle son yıllarda daha çok tercih edilir. Bu çalışmada, geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin yanı sıra son yıllarda geliştirilen yükseltme tabanlı makine öğrenmesi algoritmaları ile birlikte 12 farklı regresyon yöntemi kullanılarak Güney Kore Seul için bir sonraki günün maksimum ve minimum hava sıcaklığı tahmin edilmektedir. Ayrıca, hiperparametrelerin ayarlanması, makine öğrenmesi algoritmalarının işlem süresini ve performansını etkilediğinden, 12 yöntemin tümü zaman ve hiperparametreler açısından kapsamlı bir şekilde çalışılmııştır. Yöntemlerin performanslarının karşılaştırılmasında literatürde sıklıkla tercih edilen kare korelasyon katsayısı (Keywords : Makine öğrenmesi, Günlük hava durumu tahmini, Regresyon yöntemi, Seul