PM10 Parametresinin Makine Öğrenmesi Algoritmalari ile Mekânsal Analizi, Kayseri İli Örneği
Küçük Resim Yok
Tarih
2022
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Hava kirliliğinin son yıllarda artışı ile alınacak olan erken önlemler dâhilinde hava kirliliği tahmininin yapılması insan ve çevre sağlığına verilebilecek zararın en aza indirilmesinde önemlidir. Bu çalışmada günlük ortalama hava kirliliği miktarının, önemli bir hava kirletici olan PM10 konsantrasyonu üzerinden tahminlenmesi ve hava kirliliğinin çevresel ve mekânsal modellenmesi amaçlanmıştır. Tahminleme modeli, Orta Anadolu Bölgesinde yer alan Kayseri ilinde bulunan 3 istasyondan alınan 2010-2018 yılları arasında ölçülen PM10 konsantrasyonu verileri kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları (kNN DVR, RF, ANN, Lineer Regresyon) ile eğitilmiştir. Kayseri’deki 3 istasyonun 2010-2018 yılları arasındaki PM10 konsantrasyon değerleri girdi olarak verilmiş ve 2019 yılına ait PM10 konsantrasyon değerleri tahmin edilmiştir. En iyi sonuçlar 3 istasyon için de Destek Vektör Regresyonu algoritması ile elde edilmiş olup Trafik bölgesi için R2:0.85, RMSE:17.57, MAE:10.17; Hürriyet bölgesi için R2:0.73, RMSE:34.91, MAE:24.61 ve OSB bölgesi için R2:0.82, RMSE:41.71, MAE:21.62 olarak tespit edilmiştir. Ayrıca elde edilen tahmini konsantrasyon sonuçlarının mekânsal dağılımı (CBS) ve değişimi de analiz edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Halk ve Çevre Sağlığı, Çevre Bilimleri, İstatistik ve Olasılık, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Destek vektör algoritması, Makine öğrenmesi algoritmaları, mekânsal analiz, PM10, CBS
Kaynak
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
24
Sayı
70
