Hava kirliliği parametrelerinin yapay sinir ağları ile geleceğe dönük tahmini

Abstract

ÖZET Günümüzde hava kirliliği sanayileşmiş ve sanayileşmekte olan ülkelerde ciddi bir sorun oluşturmaktadır. İngiltere'de ölümlere de sebebiyet veren bu ciddi sorun Türkiye için de son yıllarda ciddi bir hal almış ve yerel idarelerin önemle üzerine eğilmesini gerektirmiştir. Her ne kadar ölümle sonuçlanan etkiler Türkiye'de şimdilik yok gibi görülse de, allerjik hastalıklar ve astım hastalığında özellikle hava kirliliği olduğu bilinen illerimiz ve civarlarında artışlar bariz bir hal almıştır. Bu tez kapsamında yapılan, toplanan dataların analizi ve bu datalardan hareketle ileriye dönük tahminler üretilmesidir, tahmin işlemleri için Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. YSA algoritmalarından birisi olan Backpropagation algoritması ve Propagator isimli program seçilmiştir. Tahminler için istanbul Büyükşehir Belediyesi' nin yaptığı ölçüm sonuçlarından yararlanılmıştır. YSA ile yapılan çalışmalar pek çok deneme çalışmalarını içermektedir. Bir çok değişik YSA yapısı kurularak deneme yapılmıştır. Bu deneme çalışmalarından sadece önemli görülen kısmı tez içerisine alınmıştır.

SUMMARY t -t, * / $ -t-.V,-r..- -^. *..; /. / *.' ;... « *.'-;..' `.-¦ ' ?.. V ¦& ` '--v Si-. `»* Air pollution is a serious problem for developed and developing countries today. This problem has caused deaths in England, and has lately become serious enough in Turkey so that local municipial officials started to pay attention to it. Although air pollution seems to have not caused deaths in Turkey, allergie and asthma have increased seriously especially around cities which are known to possess air pollution. In this thesis, analysis of data about air pollution and predictions have been done about future. For the prediction, neural networks are used. One of the neural networks algorithms, Backpropagation, and program named `Propagator` is chosen. The measurements taken by `İstanbul Büyükşehir Belediyesi Çevre Koruma ve Geliştirme Daire Başkanlığı` have been used for prediction. The studies with neural networks require quite a number of trials. Trials have been made using many different neural networks structures. Of these trials, only the ones that seems important have been covered in the thesis.