Türkiye Karayollarındaki Karbondioksit Emisyonunun Yapay Zekâ Yöntemleri ile Tahmini

Authors : Hande Kocabaş, Fatih Üneş, Bestami Taşar, Ömer Faruk Cansiz

Pages : 82-101

View : 234 | Download : 240

Publication Date : 2023-11-14

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde global bir tehdit olan küresel ısınmaya çevreye yayılan karbondioksit (CO2), Metan (CH4) ve diazot monoksit (N2O) gibi sera gazlarının salınımı neden olmaktadır. Yaşanabilir bir dünya için CO2 emisyon salınımının en aza indirgenmesi önemlidir. Bu çalışmada, karayolu ulaşımından kaynaklanan CO2 emisyonlarının tahmin modelleri geliştirilmiştir. Karayolu emisyonu tahmin modellerinde, Motorlu Kara Taşıt Sayısı (MKTS), Taşıt Kilometre (TK), Yolcu Kilometre (YK) ve Karayolu Uzunluğu (KU) verileri girdi ve çevreye yayılan Karbondioksit Emisyonu (Milyon Ton) çıktı olarak kullanılmıştır. Tahmin modellemeleri için Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), Interaction-Çoklu Regresyon (I-ÇR), Quadratik-Çoklu Regresyon (Q-ÇR), Pure Quadratik-Çoklu Regresyonu (PQ-ÇR) Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Bulanık mantık- Basit üyelik fonksiyonları ve bulanık kurallar oluşturma tekniği (Bulanık SMRGT) yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma alanı olarak Türkiye’deki tüm iller ele alınmıştır. 2001-2020 yılları arasındaki yirmi yıllık veri seti kullanılmıştır. Modellerin performansları, determinasyon katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (MAE) ve karesel hataların ortalamasının karekökü (RMSE) değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Performans değerlerine göre en iyi model Q-ÇR ve PQ-ÇR yöntemleriyle elde edilmektedir.
Keywords : Emisyon, SMGRT, ÇDR, ANFIS