Konya ili hava kalitesinin derin öğrenme teknikleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of air quality in Konya province with deep learning techniques
Yazar: YAHYA KOÇAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Ekolojik çevre = Ecological environment ; Hava kalitesi = Air quality ; Hava kirliliği = Air pollution ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Günümüzde hava kirliliği dünya üzerindeki canlı yaşam için küresel boyutta önemli bir
sorundur. Bu sorunun artmasının en büyük nedenleri arasında nüfus artışı, sanayileşmenin
artışı gibi faktörler sayılabilir. Hava kirliliği yeryüzündeki yaşam için büyük bir risk
oluşturmaktadır. Solunum, kalp hastalıkları ve hatta ölüm de dahil sağlık üzerinde birçok
zararlı etkisi olabilmektedir. Bu sorunun önlenmesi ve çözümü için hem uluslararası
kuruluşlar hem de yerel idarelerin hava kirliliğiyle alakalı çeşitli tedbirler
uygulamaktadır. Bu tedbirlerin bir kısmı SO2, PM2.5 ve PM10 gibi kirleticileri düzenli
olarak ölçmek için hava kalitesi izleme istasyonlarının kurulmasını içermektedir. Fakat
sadece bu ölçümleri referans alarak bu maddelerin gelecekte hangi konsantrasyon
seviyelerinde olacağı hakkında fikir sahibi olabilmek için bilgisayar destekli sistemlerden
faydalanmak, sonuçların daha sağlıklı ve gerçeğe en yakın olacak şekilde elde
edilebilmesi için istatistiksel yöntemlere göre daha avantajlı olacaktır. Bu bağlamda
kullanılacak yöntemler arasında en çok öne çıkanı ise makine öğrenmesinin alt sınıfı olan
derin öğrenme algoritmalarıdır. Bu çalışmada Konya ilinde bulunan 3 farklı ölçüm
istasyonuna ait hava kalitesi izleme verileri ve derin öğrenme yöntemlerinin
kullanılmasıyla PM10 parametresinin 1, 2, 8, 24 saatlik ve 1 haftalık tahmin edilmesi
amaçlanmıştır. Kullanılan veri setinde eksik verilerin bulunması ve bu eksik verilerin
sonucu olumsuz etkilememesi, modelin başarı seviyesinin artırılması için ön işlem olarak
K-En Yakın Komşu yöntemi ile eksik verilerin tamamlanması sağlanmış, sonrasında ise
İleri Beslemeli Sinir Ağları (FNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Çift Yönlü Uzun
Kısa Süreli Bellek (Bi-LSTM) algoritmaları kullanılmıştır.

Abstract:
Today, air pollution is a major global problem for life on earth. Among the biggest reasons
for the increase in this problem are factors such as population growth and increased
industrialization. Air pollution poses a major risk to life on earth. It can have many
harmful effects on health, including respiratory and heart diseases and even death. In
order to prevent and solve this problem, both international organizations and local
authorities implement various measures related to air pollution. Some of these measures
include the installation of air quality monitoring stations to regularly measure pollutants
such as SO2, PM2.5 and PM10. However, in order to have an idea about the concentration
levels of these substances in the future by taking only these measurements as reference,
it would be more advantageous to utilize computer-aided systems than statistical methods
in order to obtain the results in a healthier and closer to reality. The most prominent
among the methods to be used in this context is deep learning algorithms, which are a
subclass of machine learning. In this study, it is aimed to predict the PM10 parameter for
1, 2, 8, 24 hours and 1 week by using air quality monitoring data from 3 different
measurement stations in Konya province and deep learning methods. In order to avoid
missing data in the data set and to increase the success level of the model, the missing
data were completed with the K-Nearest Neighbor method as a pre-processing process,
and then Feed Forward Neural Networks (FNN), Long Short Term Memory (LSTM) and
Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM) algorithms were used.