DALGACIK K-EN YAKIN KOMŞULUK YÖNTEMİ İLE HAVA KİRLİLİĞİ TAHMİNİ

Abstract

Son yıllarda artan insan nüfusu ile fosil yakıt kullanımı yaygınlaşmıştır. Enerji üretimi, ulaşım, ısınma gibi birçok kullanım alanına sahip fosil yakıtların yanması sonucunda atmosfere salınan zararlı maddelerin yoğunluğu hem kentsel hem de kırsal bölgelerde insan sağlığını tehdit edecek seviyelere ulaşabilmektedir. Lokal hava kalitesini muhafaza edecek önlemler almak ve kirleticilerin zararlarını en aza indirebilmek için ileriye yönelik emisyon tahminlerinde bulunmak büyük önem arz etmektedir. Çalışmamızda yanma sonucunda açığa çıkan önemli kirleticilerden PM10 ve SO2 maddelerinin mevcut günlük kayıtları kullanarak gelecekte olması muhtemel değerleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Erzincan ilinde 2016-2018 yılları arasında ölçülmüş toplam 651 adet veri kullanılarak bir model oluşturulmuştur. Model oluşturma aşamasında verilerin ilk 400 adeti eğitim, geriye kalan 251 adet veri doğrulama olmak üzere ikiye ayrılmıştır. Modeller K-En Yakın Komşuluk (KNN) algoritması kullanılarak kurulmuş ve modelleme başarısını arttırmak adına önişlem süreçlerinden biri olan dalgacık dönüşüm tekniği uygulanmıştır. Dalgacık dönüşümü ile oluşturulan modellerin, tahmin başarısını büyük derecede iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma uygulaması basit makine öğrenmesi yöntemlerinden olan KNN’nin hava kirliliği tahmin modellerinde kullanılabileceğini kanıtlamıştır.