Çevresel ölçüm değerlerinin yapay sinir ağlarıyla modellenmesinde çözüm yöntemine ilişkin parametrelerin optimizasyonu
Optimization of parameters for solution method in modelling the environmental measurement values with artificial neural networks
Yazar: AYŞE NURCAN KAPUCU
Danışman: DOÇ. DR. OĞUZ AKPOLAT
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bir sistemin çalışmasını açıklayabilmenin etkili yollarından birisi de matematiksel bir modelini oluşturmaktır. Bazen bu modeli oluştururken, hedef sistemden deneysel yollarla elde edilmiş verilerin kullanılması gerekebilir. Genellikle bu veriler, sistem içindeki serbest değişkenler ve bunların etkiledikleri bağımlı değişkenlerden oluşmaktadır Modellenmek istenen sisteme ait bağımsız değişkenlere göre, bağımlı değişkeni doğru olarak verebilecek hedef fonksiyonun araştırılması olan "Eğri Uydurma", veri analizinde sıkça karşılaşılan bir problemdir.
Hedef fonksiyon araştırılırken elde edilen hipotez fonksiyonlarda hatanın en küçük değere çekilmesi gerekmektedir. Bunun içim en sık kullanılan yöntem, ölçülen veriler ile hipotez fonksiyon tarafından tahmin edilen veriler arasındaki farkları minimize etmeye çalışmaktır. Farkın düşük olması, fonksiyonun tahmin performansının iyi olduğunu gösterir. Hipotez fonksiyonun parametreleri, en başta deneme yanılma yöntemiyle belirlenebilir. Ardından bu parametreler ile başlatılan yinelemeli algoritmalar kullanılır ve her yinelemede hatanın büyüklüğü kontrol edilebilir. Bu tarz yinelemeli algoritmalar oldukça yavaş çalışan ve yoğun hesaplama gerektiren işlemler olup, karmaşık problemlerde insan müdahalesi gerektirebilmektedir. Özellikle büyük veri içeren uygulamalarda veya gerçek zamanlı uygulamalarda eğri uydurma işlemini hızlı ve otomatik olarak gerçekleştirmeye imkân veren tekniklere ihtiyaç duyulmaktadır. Gelişen bilgisayar teknolojisi ile birlikte eğri uydurma problemlerinde, Yapay Sinir Ağları (YSA), Bulanık Mantık (BM), Genetik Algoritma (GA) gibi yapay zekâ tekniklerinin kullanımı, geleneksel yinelemeli yaklaşımlara göre giderek artmaktadır. 
Bu tezde, çevresel etkileri olan büyüklüklerden, bağıl nem, hava sıcaklığı, atmosferik basınç, birikmiş günlük toplam yağış ile ölçüm zamanı gibi bağımsız değişkenlerden faydalanılarak güneş ışınım şiddetini modelleyebilen ve tahmin edebilen bir YSA geliştirilmiştir. Geliştirilen YSA, MATLAB yazılımı kullanılarak oluşturulmuş ve çözüm yöntemine ilişkin parametreler optimize edilmiştir.

Abstract:
One of the effective ways to explain the operation of a system is to create a mathematical model. Sometimes, when creating this model, it may be necessary to use experimental data from the target system. Usually, this data consists of free variables within the system and dependent variables that they affect. According to the independent variables of the system to be modeled, "Curve Fitting", which is the investigation of the target function that can give the dependent variable correctly, is a common problem encountered in data analysis.
In the hypothesis functions obtained during the investigation of the target function, the error must be drawn to the smallest value. The most common method for this is to minimize the differences between the measured data and the data estimated by the hypothesis function. A low difference indicates that the function has good predictive performance. The parameters of the hypothesis function can be determined at first by trial and error. Iterative algorithms are then used starting with these parameters, and the magnitude of the error can be checked in each iteration. This kind of iterative algorithms are very slow and require intensive calculation and may require human intervention in complex problems. Especially in applications with big data or in real-time applications there is a need for techniques that allow for quick and automatic curve fitting. The use of artificial intelligence techniques such as Artificial Neural Networks (ANN), Fuzzy Logic (FL), Genetic Algorithm (GA) in curve fitting problems with the developing computer technology is increasing according to the traditional iterative approaches.
In this thesis, an ANN which can model and predict solar radiation intensity by using independent variables such as relative humidity, air temperature, atmospheric pressure and accumulated daily total precipitation and measurement timestamp, has been developed. The developed ANN was created using MATLAB software and the parameters related to the solution method were optimized.