Kapalı ortamların yapay sinir ağları kullanarak sıcaklık ve nem bilgilerinin tahmin edilmesi
Temperature, humidity information estimation of indoor environment by using artificial neural network
Yazar: NAİL ALTINTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. OĞUZ FINDIK
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sıcak havalarda nem miktarı insan vücudunu olumsuz yönde etkilemektedir. Vücuttaki aşırı terleme ve vücut sıcaklığının artması ile vücutta yorgunluk ve metabolizmada yavaşlığa neden olmaktadır. Bağıl nem miktarı % 100 olursa, hiç su buharlaşması ve terleme olmaz. Vücut, terleme için ısı sarf edemeyeceğinden, vücut sıcaklığı yükselecektir. Bu sıcaklıkta terleyememek insanı ölüme kadar götürebilir. Ayrıca havadaki CO2 miktarı yüksek olması yorulmayı hızlandırır. Kapalı spor salonlarında özellikle seyircili maçlar esnasında ortamın sıcaklığının, neminin ve CO2 miktarının tehlike sınırlarına ulaşması çok ciddi problemlere yol açmaktadır.

Bu çalışmada kapalı spor salonlarında yapılacak maç gününde, günün en yüksek ve en düşük sıcaklığı, günün en yüksek ve en düşük nem miktarı, seyirci sayısı, rüzgârın yönü, hava hadiseleri olmak üzere toplam yedi adet özellik elde edilmiştir. Maç Esnasında ise ortamın sıcaklık, nem ve CO2 bilgileri alınarak bir veri havuzu oluşturulmaktadır. Kapalı ortamdaki nem ve sıcaklık değerleri DHT11 sıcaklık ve nem sensörü ve CO2 sensörü ile alınmakta ve Arduino Mega 2560'ya aktarılmaktadır. Arduino Mega 2560 kart yardımı ile nem ve sıcaklık değerleri gerçek zamanlı olarak ölçülmüştür.

Elde edilen bu veri havuzu ve yapay sinir ağları kullanılarak bir uzman sistem tasarlanmıştır. Bu uzman sistemde elde edilen bu on özellik giriş verisi olarak, çıkış verisi olarakta sıcaklık, nem ve CO2 verileri kullanılmıştır. Tasarlanan bu sistem ile yapılacak olan maçlar esnasında ortamın sıcaklığı, nemi ve CO2 bilgisi çok yakın bir değerde tahmin edilmiştir. Ayrıca bu sistem kullanılarak kapalı spor salonlarında oluşacak olumsuz şartlar önceden tespit edilebilecek ve gerekli önlemler alınabilecektir.

Abstract:
In hot weather, humidity content affects adversely the human body. It causes body fatigue and slowness in metabolism by excessive sweating and increased body temperature. If the relative humidity rate is 100%, there won't be sweating and the body temperature will rise. The rise in body temperature can lead people to death. Moreover, high amounts of CO2 in the air accelerate fatigue. Reach of indoor area temperature, humidity and CO2 amounts to hazard level leads to very serious problems.

In this study, totally seven features as the highest and lowest temperature of the day, the highest and lowest humidity content of the day, number of spectators, direction of wind, weather events on the day of match are obtained. During the match, a data pool is generated by taking temperature, humidity and CO2 information of the environment. Humidity and temperature values of indoor environment are taken by DHT11 temperature and humidity sensor and CO2 sensor, then they are transferred to Arduino Mega 2560. With the help of Arduino Mega 2560 card, humidity, temperature and CO2 values have been measured in real time.

Using this obtained data pool and artificial neural nets, an expert system has been designed. In this expert system; these ten obtained features have been used as input data, and temperature, humidity and CO2 data have been used as output data. Through this system, temperature, humidity and CO2 information of the environment during the match to be held have been estimated at very close value. In addition, using this system, adverse conditions that may occur in indoor sports hall can be estimated and necessary measures can be taken.