Hava kirliliğinin yapay sinir ağları yöntemiyle modellenmesi ve tahmini
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2007-07-31
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Ülkemizde hava kirliligi, özellikle büyük sehirler için kıs aylarında önemli bir problem olarak kendisini göstermektedir. Kirleticilerin atmosfere bırakılma miktarı yanında olumsuz olusan atmosferik sartlar (stabil veya kararlı durumlar) büyük sehirlerde hava kirliligi olayları olusmasına sebep olmaktadır. Bu noktadan yaklasıldıgında hava kirliliginin modellenmesi ve önceden tahmini yerel yönetimler için önemli bir husustur. Özellikle kirliligin yogun olarak yasandıgı kıs aylarında, meteorolojik kosullara baglı olarak hava kirliliginin önceden belirlenerek zamanında tedbir alınması hava kirliliginin etkisini azaltılmasına önemli derecede katkıda bulunacaktır. Bu nedenle hava kirliligi modellemesi ve önceden tahmini çalısmaları çok önemlidir. Bu çalısmada, Konya ili ele alınarak, meteoroloji ve çevre uygulamalarında oldukça yeni ve basarılı sonuçlar veren Yapay Sinir Agları (YSA) modelleri ile hava kirliliginin tahmininde, bazı meteorolojik parametreler kullanılarak hava kirliligi modellenme programının hazırlanması amaçlanmıstır. Egitim ve test periyodları süresince korelasyon katsayısı sırasıyla 0,82 ve 0,70 `dir.
Air pollution as an environmental problem emergence recently during winter periods in the bigger cities in Turkey. In addition to released pollutant in the atmosphere, unwanted atmospheric conditions (stable or decisive condition) in the metropolitan cities produce air pollution episodes. Looking from this point, modelling and estimation of the air pollution are an important respect for the local governments. Taking measures from the beforehand estimation air pollution level in relation with the meteorological parameter especially during the winter period had a heavy air pollution will give chance to decrease of air pollution effect on the humans. In this respect, air pollution modelling and estimations studies are very important. The aim of this study to deal with Konya city, air pollution modelling programme for air pollution estimation will be presented using some meteorological parameters with Artificial Neural Networks (ANN) which are given successful results with meteorology and environmental applications recently During the training and test period, the correlation coefficients (R2) of ANN are 0.82 and 0.70 respectively.
Air pollution as an environmental problem emergence recently during winter periods in the bigger cities in Turkey. In addition to released pollutant in the atmosphere, unwanted atmospheric conditions (stable or decisive condition) in the metropolitan cities produce air pollution episodes. Looking from this point, modelling and estimation of the air pollution are an important respect for the local governments. Taking measures from the beforehand estimation air pollution level in relation with the meteorological parameter especially during the winter period had a heavy air pollution will give chance to decrease of air pollution effect on the humans. In this respect, air pollution modelling and estimations studies are very important. The aim of this study to deal with Konya city, air pollution modelling programme for air pollution estimation will be presented using some meteorological parameters with Artificial Neural Networks (ANN) which are given successful results with meteorology and environmental applications recently During the training and test period, the correlation coefficients (R2) of ANN are 0.82 and 0.70 respectively.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Hava kirliliği, Modelleme, Tahmin, Yapay sinir ağları, Air pollution, Modelling, Estimation, Artificial neural networks
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Kunt, F. (2007). Hava kirliliğinin yapay sinir ağları yöntemiyle modellenmesi ve tahmini. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
