Hava Kirliliğine Neden Olan PM10 ve SO2 Maddesinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Tahmininin Yapılması ve Hata Oranının Hesaplanması

Abstract

Gelişen Dünya’da sanayinin ve insan nüfusunun artması çevre kirliliği açısından risk oluşturmaktadır. Bu çalışmada, hava kirliliğine neden olan Kükürt Dioksit (SO₂) ve Partikül Madde (PM10) verileri kullanılarak, PM10 ve SO2 tahmini yapılmıştır. Ayrıca metot olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) geri beslemeli ağ yapısı içinde Levenberg - Marquardt öğrenme algoritması kullanılmıştır. Bulunan sonuçlar ile gerçek değerler karşılaştırılmış ve ortalama karekök hatası (OKH) bulunmuştur. Bulunan OKH değerleri < 0,04 olarak tespit edilmiştir. Bu çalışma ile hava kirliliğine neden PM10 ve SO2 maddelerini, önceden tahmin edilmesi amaçlanmıştır.

In the developing world, industry and human population growth poses a risk in terms of environmental pollution. In this study; using the data of Sulfur Dioxide (SO ₂) and Particulate Matter (PM10) with cause air pollution to PM10 and SO2 were estimated. As Method, artificial neural networks (ANN) feedback network structure learning algorithm which was used Levenberg - Marquardt. The results were compared with the actual values, and the Root Mean Square Error (RMSE) has been found. RMSE values <0.04 were determined. In this study, PM10 and SO2 substance that cause air pollution, it is aimed to estimate in advance