Trabzon deniz yüzeyi sıcaklığının dentritik nöron model yapay sinir ağı ile öngörüsü
Forecasting of Trabzon sea surface temperature with dendritic neuron model artificial neural network
Yazar: GAMZE GENÇ
Danışman: PROF. DR. TAMER AKKAN
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyoloji = Biology

Özet:
Deniz yüzeyi sıcaklığı (DYS), deniz organizmalarının dağılımı ve meteorolojik fırtınaların yoğunluğu da dâhil olmak üzere deniz ekosisteminin çeşitli yönlerini etkileyen kritik bir değişkendir. DYS dinamiklerini anlamak, iklim değişikliğinin deniz ekosistemleri üzerindeki etkisini tahmin etmek ve zararlı etkilerine karşı önlem almak için verimli stratejiler geliştirmeye olanak sağlar. DYS'nin yüksek doğruluk oranıyla tahmini, deniz taşımacılığı, balıkçılık yönetimi ve iklim modellemesi dâhil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için gereklidir.

Bu çalışmada, Trabzon DYS'nın dentritik nöron model yapay sinir ağı ile öngörüsü sınanmıştır. Bu amaçla, Trabzon'un 2009 ile 2021 yılları arasındaki günlük ortalama değerlerine ait bir zaman serisi kullanılmıştır. Literatürde ilk kez DE/best/1 mutasyon stratejisine dayalı bir DNM-YSA yöntemi önerilmiştir. Ayrıca, her bir zaman serisi yöntemi, önerilen DNM-YSA'dan farklı olarak Pi-Sigma yapay sinir ağları (PS-YSA), çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı (ÇKA-YSA) ve çarpımsal nöron model yapay sinir ağı (ÇNM-YSA) ile de analiz edilmiştir. Analiz aşamasında, her bir zaman serisinin son otuz gözlemi test kümesi olarak ayrılmıştır. İlgili yöntemlerin her bir zaman serisi için karşılaştırılması yapılarak en yüksek doğruluk oranına sahip yöntem belirlenmiştir.

Sonuç olarak, literatürde ilk kez DE/best/1 mutasyon stratejisine dayalı bir DNM-YSA yöntemi olarak önerdiğimiz metodolojinin en yüksek doğruluk oranıyla öngörü sağladığı tespit edilmiştir. Dahası, benzer habitatlara mevcut yöntemin uygulanabilirliği tecrübe edinilmiş; böylece sürdürülebilir ekosistem yaklaşımı ve yeşil çevre olgusuna katkı sunulmuştur.

Abstract:
The sea surface temperature (SST) is a crucial metric that affects various aspects of the marine ecosystem, including the distribution of marine organisms and the intensity of meteorological wind storms. To understand the dynamics of the SST allows to develop effective strategies to forecast and mitigate the impact of climate change on marine ecosystems. The accurate forecasting of SST is fundamental for a variety of applications, including marine transportation, fisheries management and climate modeling.

The present study investigates the forecasting of Trabzon SST with dentritic neuron model artificial neural network. In order to achieve this objective, the time series of daily averages of Trabzon FMS between 2009 and 2021 is utilised. In this paper, for the first time in the literature, a DNM-ANN method based on the DE/best/1 mutation strategy is proposed. Furthermore, we conducted an analysis of each time series method in conjunction with Pi-Sigma artificial neural networks (PS-ANN), multilayer perceptron artificial neural network (MLP-ANN) and multiplicative neuron model artificial neural network (DNM-ANN), which differed from the proposed DNM-ANN. The last thirty observations of each time series were designated as a test set in the analysis section. In the analysis of each time series, the relevant methods were compared and the method that provided the highest accuracy was determined.

In conclusion, for the first time in the literature, our proposed DNM-ANN method based on the DE/best/1 mutation strategy was found to provide the highest accuracy forecasting. Furthermore, the applicability of the current methodology to similar habitats has been experienced; thus contributing to the sustainable ecosystem approach and the phenomenon of green environment.