Estimation of missing temperature data by Artificial Neural Network (ANN)

Authors : Okan Mert KATİPOĞLU, Reşat ACAR

Pages : 431-438

Doi:10.24012/dumf.852821

View : 19 | Download : 11

Publication Date : 2021-03-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri sürekliliğinin sağlanması ve aralığın genişletilmesi ile meteorolojik ve klimatolojik çalışmaların daha güvenilir ve kaliteli olmasını sağlamaktadır. Bu nedenle sıcaklık, yağış, buharlaşma gibi meteorolojik verilerde eksik olan değerlerin tamamlanması gerekmektedir. Bu çalışmada, Horasan meteoroloji istasyonundaki eksik sıcaklık verilerini tamamlamak için Yapay sinir ağı (YSA) modeli kullanılmıştır. YSA modelinin kurulması için Horasan ile benzer iklim özelliklerine ve rakıma sahip komşu istasyonların aylık ortalama sıcaklık değerleri girdi olarak kullanılmıştır. Horasan istasyonunun aylık ortalama sıcaklık değerleri ise çıkış olarak kullanılmıştır. YSA modelinde verilerin yaklaşık% 70'i eğitim için, yaklaşık% 15'i test için ve yaklaşık% 15'i doğrulama için kullanılmıştır. En iyi ağ mimarisini ve en iyi modeli belirlemek için çeşitli istatistiksel parametreler karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, modelin yüksek belirlilik katsayısı (R2 = 0.99) ve düşük ortalama mutlak hataya (OMH = 0.61) sahip olması YSA modelinin eksik sıcaklık verilerini tahmin etmede etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.
Keywords : Eksik veri, Sıcaklık, Yapay Sinir Ağları YSA, Ağın eğitimi, Ağın test edilmesi ve doğrulanması