Sıhhiye Bölgesi Hava Kalitesi İndeksinin Aşırı Öğrenme Makineleri ve Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

Authors : Burhan Baran

Pages : 1-18

Doi:10.55185/researcher.1074394

View : 18 | Download : 8

Publication Date : 2022-07-31

Article Type : Research

Abstract :Bu çalışma ile Sıhhiye bölgesindeki hava kalitesi indeksinin (HKİ) hem aşırı öğrenme makineleri (AÖM) hem de yapay sinir ağları (YSA) algoritmaları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, HKİ’yi etkileyebilecek yedi adet parametre seçilmiştir. Bu parametreler PM10, SO2, CO, sıcaklık, nem, basınç ve rüzgâr hızıdır. İlk olarak, HKİ ile bu yedi parametre arasında korelasyon analizi yapılmıştır. Analiz sonucuna göre HKİ ile en güçlü ilişkinin atmosferik parametrelerden PM10 ile, meteorolojik parametrelerden ise basınç ile olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 2018 yılının Ağustos, Ekim, Kasım ve Aralık aylarına ait parametre değerleri eğitim verisi olarak belirlenmiştir. 2019 yılının Ocak ve Şubat aylarına ait ilk 14 günlük parametre verileri ise test verisi olarak belirlenmiştir. HKİ değerleri 1 ile 6 arasında matematiksel olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma çalışmaları hem ham veriler hem de normalize edilmiş veriler ile gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma sürecinde algoritmalarda farklı eğitim fonksiyonları ve gizli nöron sayıları kullanılmıştır. Sonuçların güvenilirliği için 3-kat çapraz doğrulama yapılmıştır. En yüksek performansa sahip aktivasyon fonksiyonları ve nöron sayıları gerçek test verilerine uygulanmıştır. Son olarak, HKİ’nin matematiksel sınıflandırma sonuçları ile tahmini sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre hem ham hem de normalize veriler ile yapılan sınıflandırma çalışmalarında AÖM algoritmasının YSA algoritmasından daha başarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Başarım oranları ham verilerde %85.71, normalize verilerde %71.43 olarak gerçekleşmiştir.
Keywords : Hava kalitesi indeksi, Aşırı öğrenme makineleri, Yapay sinir ağları, Sınıflandırma, Korelasyon.