Veriler arası analitik kullanarak PM10 konsantrasyonları ve meteorolojik bilgilerden hava kalitesi tahmin etme
Prediction of air quality from PM10 concentrations and meteorological information using cross data analytics
Yazar: MUHAMMED ŞARA
Danışman: DOÇ. DR. SÜLEYMAN EKEN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gelişen dünyamızla birlikte artan hava kirliliği dünyamızı ve hayatımızı olumsuz etkilemektedir. Artan nüfus ve tüketim ihtiyacı ile hava kirliliği de artmaktadır. Son çalışmalar, çeşitli bölgesel hava olaylarını inceleyerek hava kirliliği ve kalite tahmin modellemesine odaklanmıştır. Hava kirliliğinin belirlenmesi ve kalitesinin belirlenmesinde birçok parametrenin etkili olması nedeniyle çalışmalarda daha çok makine öğrenmesi yöntemleri tercih edilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada, çapraz veri analitiği kullanılarak PM10 konsantrasyonlarından ve meteorolojik bilgilerden hava kalitesi tahmin edilmektedir. Asya bölgesindeki bazı komşu ülkelerden elde edilen günlük hava koşulları, PM10 konsantrasyonu ve hava kalitesi verilerine göre, bölgelerin hava kalitesi tahmin edilmekte ve etki tek tek gözlemlenmektedir. Böylece, başta bu bölgelerdekiler olmak üzere, benzer hava kirliliği sorunu yaşayan veya gelecekte yaşama riski taşıyan tüm toplumların bireysel yaşamları için önemli faydalar sağlanması planlanmaktadır. Mediaeval tarafından verilen "Insight for Wellbeing: (sınır ötesi) Haze Tahmini için Çapraz Veri Analitiği" başlıklı kıyaslama veri setini çalışmamızda kullanmaktayız. Bu veriler üzerinde farklı öğrenme modelleri üç görev üzerinde yoğunlaşarak incelenmiştir. Ayrıca sonuçlar çeşitli grafiklerle görselleştirilip yorumlanmıştır. Bu sayede bölgelerin ve bölge halkının hava kalitesi indeksleri hakkında çıkarımlarda bulunulmaktadır.

Abstract:
Increasing air pollution with our developing world affects our world and our lives negatively. Air pollution increases with the increasing population and the need for consumption. Recent studies have focused on air pollution and quality prediction modeling by examining various regional weather events. Since many parameters affect the determination of air pollution and its quality, machine learning methods have started to be preferred mostly in studies. In this work, air quality is estimated from PM10 concentrations and meteorological information using cross-data analytics. According to the daily weather conditions, PM10 concentration and air quality data obtained from some neighboring countries in the Asian region, the air quality of the regions is estimated, and the effect are observed individually. Thus, it is planned to provide significant benefits for the individual lives of all societies that have similar air pollution problems or have the risk of living in the future, especially those in these regions. We use benchmark dataset given by Mediaeval titled "Insight for Wellbeing: Cross-Data Analytics for transboundary) Haze Prediction". Different learning models are examined on this data by concentrating on three tasks. Also, results are visualized and interpreted with various graphics. In this way, inferences about the air quality indices of the regions and the people of the region are obtained.