Yapay arı kolonisi temelli kablosuz sensör ağlarında simülasyon ve regresyon analizi ile hava kalitesi tahmini
Air quality estimation with regression analysis and simulation in wireless sensor networks based on artificial bee colony
Yazar: MERVE ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kablosuz Sensör Ağları nem, sıcaklık, ışık, ses, basınç, kirlilik gibi fiziksel veya çevresel koşulları izlemek için sensör kullanan ve birbirinden bağımsız çalışan araçlar içeren ağlara denir. Sensörler hayatımızın her alanında bulunmaktadır. Sensörler hayatımızı kolaylaştırırken onlardan alınan veriler birçok problemin önüne geçmeyi kolaylaştırmaktadır. Vücutta bulunan sensörler insan sağlığını takip ederken çevresel koşullarını izleyen sensörler herhangi bir çevresel felaketi önlemeye imkân tanımaktadır.
Çevresel hava koşulları izlemek için hava kalite indeks değerlerine bakılmaktadır. Hava kalite indeksindeki artış bölgedeki havanın kötüye gittiğini işaret etmektedir. Hava kalite indeksinde PM2.5, PM10, O3, NO2, SO2, CO değerlerine bakılmaktadır. PM10 indeksi havadaki egzoz gazlarından ve nüfus yoğunluğundan kaynaklanan önemli bir hava kalite indeksi olarak bilinmektedir. Bu değerin önceden tahmin edilebilir olması çevre için erken önlem almayı sağlayacaktır. Hava kalite indeks değerleri günlük olarak sensörlerin bulunduğu bölgelerden alınmaktadır. İzmir ilinden Konak (Güzelyalı) ilçesine ait hava kalite indeksleri (PM10, CO, NO2, SO2), İstanbul ilinden ise Başakşehir ilçesine ait hava kalite indeksleri (PM10, CO, NO2, SO2, O3) incelemeye alınmıştır. 
 PM10 değerinin tahmini için çalışmamızda regresyon yöntemleri kullanılmıştır. Lineer Regresyon, Karar Ağacı Regresyonu, K-En Yakın Komşu Regresyonu ve Destek Vektör Makinesi Regresyonu kullanarak analiz yapılmıştır. Tahmin değer ile gerçek değer arasındaki hata oranları hesaplanmıştır.
Bu çalışmada Kablosuz Sensör Ağlarında Yapay Arı Koloni yöntemi kullanılmış ve simulasyona dönüştürülmüştür. Simülasyon sensörlerin konumları ve enerji miktarlarına göre enerji kaybını göstermektedir. Yapay Arı Koloni sayesinde kümebaşları enerjisi en yüksek olan düğüme atanmaktadır. Bu sayede enerjinin daha yavaş bitmesi amaçlanmıştır. 

Anahtar Kelimeler: WSN, Sürü Zekâsı Algoritmaları, ABC Algoritması.

Abstract:
Wireless Sensor Networks are networks that use sensors to monitor physical or environmental conditions such as humidity, temperature, light, sound, pressure, pollution and contain tools that operate independently of each other. Sensors are in every aspect of our lives. While sensors make our lives easier, the data obtained from them makes it easier to avoid many problems. While the sensors in the body monitor human health, the sensors that monitor the environmental conditions allow to prevent any environmental disaster.
Air quality index values are used to monitor environmental weather conditions. The increase in the air quality index indicates that the air in the region is getting worse. PM2.5, PM10, O3, NO2, SO2, CO values are checked in the air quality index. PM10 index is known as an important air quality index resulting from exhaust gases in the air and population density. The predictability of this value will enable to take early precautions for the environment. Air quality index values are taken daily from the regions where the sensors are located. Air quality indices (PM10, CO, NO2, SO2) of Konak (Guzelyalı) district from Izmir province, and air quality indices (PM10, CO, NO2, SO2, O3) of Başakşehir district from Istanbul province were examined.
Regression methods were used in our study to estimate the PM10 value. Analysis was performed using Linear Regression, Decision Tree Regression, K-Nearest Neighbor Regression and Support Vector Machine Regression. Error rates between the estimated value and the actual value were calculated.
In this study, Artificial Bee Colony method was used in Wireless Sensor Networks and transformed into simulation. The simulation shows the energy loss according to the positions and energy amounts of the sensors. Thanks to the Artificial Bee Colony, cluster heads are assigned to the node with the highest energy. In this way, it is aimed to run out of energy more slowly.

Keywords: WSN, Swarm Intelligence Algorithms, ABC Algorithm