Hava Kirliliği Tahmini: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleriyle Bir Karşılaştırma

Authors : Ilayda Akbulut, Burcu Özcan

Pages : 12-22

View : 22 | Download : 10

Publication Date : 2020-06-30

Article Type : Research

Abstract :Havanın doğal bileşimlerini farklılaştırıp, kirli bir hava olma niteliği kazandıran kirleticilerden kükürtdioksit (SO2) ve partikül maddenin (PM) ölçülmesi, kirlilik seviyesine karar verebilme aşamasında Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından yeterli bulunarak tüm dünya ülkelerine önerilmistir. Çalışmada, değerleri tam olarak elde edilebilen Türkiye’deki 32 il için veriler kullanılmıştır. Hava kirliliği, yapay sinir ağları ve regresyon modelleri kullanılarak partikül madde miktarı tahmin edilerek ölçülmüş, iki yöntemin ve iki modelin karşılaştırılması yapılmıştır. İlk olarak 2009-2017 yılları arasında ölçülen ve, partikül madde miktarı bağımlı değişken olarak tanımlanarak onu etkileyebilecek 3 bağımsız değişken belirlenerek 2018 yılı için regresyon ve yapay sinir ağları modelleri ile tahmin edilmiştir. Her iki yöntemde, doğruluk oranını saptamak için ortalama mutlak yüzde hata (Mean Absolute Percentage Error-MAPE) değerleri hesaplanmıştır. Buna göre regresyon yöntemi daha iyi uyum sağlayan model olarak seçilmiştir ve 2019 yılı için PM değeri tahmini regresyon yöntemiyle yapılmıştır.
Keywords : Hava Kirliliği, regresyon analizi, yapay sinir ağları, Partikül Madde