Hava durumunun yapay sinir ağları ile kestirimi ve bulanık mantıkla sınıflandırılması

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.