Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Hava Kalitesi İndeksinin Tahmini

Authors : Mustafa Akgün, Necla Barlik

Pages : 97-107

Doi:10.31590/ejosat.1241170

View : 289 | Download : 349

Publication Date : 2023-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada; 15/09/2019 – 15/05/2020 ve 15/09/2020 – 15/05/2021 tarihleri arasındaki Ardahan, Kars, Erzurum ve Iğdır illeri şehir merkezlerindeki hava kalitesi indeksi (HKİ) ve meteorolojik parametreler (ortalama sıcaklık, yağış, bulutluluk, nispi nem, basınç, rüzgâr hızı) arasında çoklu doğrusal regresyon analizi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak HKİ’nin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çoklu doğrusal regresyon analizi ile yapılan HKİ’ni tahminleme oranı %41.8 bulunmuştur. Makine öğrenmesi yöntemlerinden Naive Bayes algoritmasının HKİ’ni %68.91, Karar Ağacı algoritmasının HKİ’ni %70.29, Derin öğrenme algoritmasının HKİ’ni %73.05, k-NN algoritmasının HKİ’ni %73.35 ve Rastgele Orman algoritmasının HKİ’ni %74.89 doğrulukla tahmin ettiği sonucuna ulaşılmıştır.
Keywords : Hava kalitesi indeksi, Makine öğrenmesi, Meteorolojik parametreler