Aydın İlinde İnsan Sağlığını Birincil Dereceden Etkileyen Hava Değişkenlerine Yönelik Yapay Sinir Ağı Tabanlı Erken Uyarı Modeli

Abstract

ÖzTemel hava parametreleri olan sıcaklık, hava kalitesi indeksi ve ultraviyole indeksi insan sağlığını önemli derecede etkilemektedir. İnsan sağlığını birincil dereceden etkileyen bu faktörlere yönelik alınması gereken tedbirler için günümüz teknolojileri kullanılarak bilgilendirilme yapılması önemlidir. Bu çalışma kapsamında Aydın ilinde yaşayan insanların bu üç önemli parametre ile ilgili farkındalıklarını arttırma, onları bilgilendirme ve uyarma üzerine bir yazılım gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler kullanıcıların erişebileceği bir web sitesinde gösterilmiş ve daha önceden belirlenmiş şartlara göre kullanıcılara bilgilendirme mesajı ve elektronik posta gönderilmesi gerçekleştirilmiştir. Bunun yanında Aydın ili için toplanan hava parametreleri yapay sinir ağı ile analiz edilerek ileriye dönük bu parametrelerin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tahmin edilen ile gerçek veriler arasındaki ilişkinin analiz edilmesi sonucunda hava kalitesi indeksi ve scaklık tahmininde yüksek verimli sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. AbstractTemperature, air quality index and ultraviolet index, which are basic air parameters, affect human health significantly. It is important to inform people about the precautions to be taken for these factors affecting human health at the primary level using today's technology. In this study, a software was developed for increasing the awareness of the people living in Aydın and informing them about these three important parameters. The obtained data was showed in an accessible website for the users and an informing message and an electronic mail are sent to the users according to predetermined conditions. Besides, air parameters, which were collected for Aydin province, are analyzed with artificial neural network for predicting of forward-looking these parameters. The result of analysis of the relationship between the predicted and real data has been observed to yield highly efficient results in the prediction of air quality index and temperature.

Prediction of Life Quality Index Value Rankings of Countries After the COVID-19 Pandemic by Artificial Neural Networks

“…Many factors affecting social life can be predicted by ANN. ANNs were used in financial predicting [13], demand predicting [14], climate predicting [15], price predicting [16], and disease diagnostic predictioning [17] and provide successful results. For this reason, ANN was preferred to build the prediction model of this study.…”

Mersin / Türkiye için Ölçülen Global Güneş Işınımının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi ve Yaygın Işınım Modelleri ile Karşılaştırılması

“…Zou ve arkadaşları, interpolasyon tekniği temelli bir yapay sinir ağı kullanarak Çin'in güneydoğusundaki global güneş ışınımını tahmin etmişlerdir [36]. Sinecen ve arkadaşları, Aydın ilinde insan sağlığını etkileyen; sıcaklık, hava kalitesi indeksi ve ultraviyole indeksi parametrelerini toplayıp yapay sinir ağı ile analiz ederek ileriye dönük bu parametreleri tahmin eden ve insanları sms ve e-posta ile uyaran modeli geliştirmişlerdir [37]. Yıldız ve Gurer, Sultansazlığı'nda serbest su yüzeyinden gerçekleşen buharlaşmanın hesabı için Penman ve Yapay Sinir Ağları Metotlarını kullanmış olup hesapladıkları buharlaşma değerlerini gerçek buharlaşma gözlemleri ile karşılaştırmışlardır [38].…”