Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/5246
Title: Hava durumunun yapay sinir ağları ile kestirimi ve bulanık mantıkla sınıflandırılması
Other Titles: Weather forecasting by neural networks and it's classification by fuzzy logic
Authors: Sezen, H. Kemal
Sert, Fatma
Uludağ Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü/Ekonometri Anabilim Dalı/Yöneylem Bilim Dalı.
Keywords: Yapay sinir ağları
Kestirim
Bulanık mantık
Sınıflandırma
Hava durumu
MATLAB
Neural networks
Forecasting
Fuzzy logic
Classification
Weather
Issue Date: 23-Oct-2014
Publisher: Uludağ Üniversitesi
Citation: Sert, F. (2014). Hava durumunun yapay sinir ağları ile kestirimi ve bulanık mantıkla sınıflandırılması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Abstract: Günümüzde hava durumu tahminleri on beş günden öteye geçememektedir. Dolayısıyla aylar öncesinden planlanan etkinlikler günlük hava durumundan ziyade mevsimsel nitelikler gözetilerek, belirsizlik ve risk altında gerçekleşmektedir. Çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak meteorolojik değişkenlerin geleceğe yönelik kestirimleri yapılmış, böylece kestirim süre aralığının arttırılabilmesi imkânı araştırılmış, daha sonra günler bulanık mantıkla hava durumuna göre sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Bu amaçla yapay sinir ağlarının Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli kullanılarak günlük ortalama sıcaklık ve günlük nispi nem miktarı için iki yıllık kestirim değerleri elde edilmiştir. Kestirilen değerlere bulanık mantık kuramı uygulanarak günler; sıcak, soğuk gibi dilsel ifadelerle sınıflandırılmıştır.
Today's weather forecast doesn't go beyond fifteen days. For this reason, the activities which have been organized months earlier without considering weather condition are taken place at uncertainty and risk. In this study, to increase the ability of forecasting interval of meteorological variables using Artificial Neural Network was investigated and days were classified according to the weather situation by fuzzy logic. For this purpose, the forecast values of daily average temperature and relative humidity for two years were obtained by using Multilayer Perceptron Model of Artificial Neural Network. Then applying fuzzy logic theory to the forecasted values, future days were classified by linguistic expressions such as warm, cold.
URI: http://hdl.handle.net/11452/5246
Appears in Collections:Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
380111.pdf2.72 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons