AIR QUALITY INDEX PREDICTION IN BESIKTAS DISTRICT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND K NEAREST NEIGHBORS

Authors : Burhan BARAN

Pages : 52-63

Doi:10.21923/jesd.671836

View : 16 | Download : 11

Publication Date : 2021-03-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, Beşiktaş’taki Hava Kalitesi İndeksinin insert ignore into journalissuearticles values(HKİ); Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve k En Yakın Komşuluk insert ignore into journalissuearticles values(kNN); algoritmaları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla HKİ’yi etkileyebilecek 8 adet parametre seçilmiştir. Bu parametreler sırasıyla PM10, SO2, CO, O3, sıcaklık, nem, basınç ve rüzgar hızı’dır. Bu parametreleri içeren 2015, 2016, 2017 ve 2018 yıllarının Ocak aylarına ait 124 adet veri eğitim verisi olarak belirlenmiştir. 2019 yılı Ocak ayına ait ilk 14 günlük veriler ile 2018 yılının Ocak, Mart ve Aralık aylarının ilk 14 günlük verileri ise test verisi olarak kullanılmıştır. 2019 yılı Ocak ayının ilk 14 günlük verisi normalize edililerek, ayrıca test verisi olarak ta kullanılmıştır. YSA ve kNN’nin sonuçları karşılaştırılarak başarıları ölçülmüştür. YSA’nın Ocak 2018 ham verileri ile başarım oranı % 85.71, Mart 2018 için % 71.43, Aralık 2018 için % 78.57 olmuştur. Hem ham hem de normalize edilmiş Ocak 2019 verileri için ise başarım oranı % 85,71 olmuştur. kNN nin Ocak 2019 ham verileri ile başarım oranı % 92.86, Mart 2018 için % 28.57, Aralık 2018 için % 71.43 olmuştur. kNN’nin normalize edilmiş Ocak 2019 verileri ile başarım oranı ise % 92.86 olmuştur.
Keywords : Hava Kalitesi İndeksi, Yapay Sinir Ağları, k en Yakın Komşuluk, Sınıflandırma