DALGACIK K-EN YAKIN KOMŞULUK YÖNTEMİ İLE HAVA KİRLİLİĞİ TAHMİNİ

Abstract

Son yillarda artan insan nufusu ile fosil yakit kullanimi yayginlasmistir. Enerji uretimi, ulasim, isinma gibi bircok kullanim alanina sahip fosil yakitlarin yanmasi sonucunda atmosfere salinan zararli maddelerin yogunlugu hem kentsel hem de kirsal bolgelerde insan sagligini tehdit edecek seviyelere ulasabilmektedir. Lokal hava kalitesini muhafaza edecek onlemler almak ve kirleticilerin zararlarini en aza indirebilmek icin ileriye yonelik emisyon tahminlerinde bulunmak buyuk onem arz etmektedir. Calismamizda yanma sonucunda aciga cikan onemli kirleticilerden PM10 ve SO2 maddelerinin mevcut gunluk kayitlari kullanarak gelecekte olmasi muhtemel degerleri tahmin edilmeye calisilmistir. Erzincan ilinde 2016-2018 yillari arasinda olculmus toplam 651 adet veri kullanilarak bir model olusturulmustur. Model olusturma asamasinda verilerin ilk 400 adeti egitim, geriye kalan 251 adet veri dogrulama olmak uzere ikiye ayrilmistir. Modeller K-En Yakin Komsuluk (KNN) algoritmasi kullanilarak kurulmus ve modelleme basarisini arttirmak adina onislem sureclerinden biri olan dalgacik donusum teknigi uygulanmistir. Dalgacik donusumu ile olusturulan modellerin, tahmin basarisini buyuk derecede iyilestirdigi gozlemlenmistir. Bu calisma uygulamasi basit makine ogrenmesi yontemlerinden olan KNN’nin hava kirliligi tahmin modellerinde kullanilabilecegini kanitlamistir.