Derin öğrenme kullanılarak Bilecik ili rüzgar hızı tahmini
Wind speed forecast in Bilecik province using deep learning
- Tez No: 676345
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİM CEYHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son zamanlarda yapılan çalışmalarda, rüzgâr hızının kısa vadeli tahmininde derin öğrenme tabanlı modeller yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında rüzgâr hızları zaman serisi tipinde olduğundan buna en uygun derin öğrenme yöntemlerinden biri olan LSTM (Long Short-Term Memory) modeli kullanılmıştır. LSTM sinir ağı, derin öğrenme RNN ağının tüm avantajlarına sahip olmakla birlikte aynı zamanda RNN ağının kaybolan gradyan sorununun üstesinden geldiğnden güçlü doğrusal olmayan işlem yapma yeteneğine sahiptir ve sabit olmayan rüzgar hızı tahmini için uygundur. Çalışmada ilk olarak, Bilecik Meteoroloji Müdürlüğü'nden alınan saatlik rüzgar hızı ham verilerindeki eksik rüzgar hızı verileri ön işlemeden geçirilerek tamamlanmıştır. Daha sonra, Bilecik Meteoroloji Müdürlüğü'nden alınan 10 yıllık (2010-2019) işlenmiş saatlik rüzgâr hızı verileri çeşitli giriş büyüklükleri için tasarlanan derin öğrenme modelimizde eğitime sokularak belirli zaman aralıklarındaki rüzgar hızlarının en iyi doğruluklarda tahminini gerçekleştirilmiştir. Bunun için 10 yıllık saatlik rüzgar hızı verileri, oluşturduğumuz 3 katmanlı LSTM modelinde verilerin %67'si eğitim ve %33'ü test için kullanılarak eğitilmiş daha sonra 2020 yılının aralık ayına ait modelin hiç görmediği saatlik rüzgar hızı verileri test olarak alınarak iki tip LSTM modelinde Ocak ayının 1 gün, 2 gün, 1 hafta ve 1 aylık tahminleri yapılmıştır. Daha iyi tahmin değerleri elde etmek amacıyla, yapı olarak farklı iki tip LSTM modeli, tek değişkenli çift yönlü (Univarate Bidirectional) ve çok adımlı vektör çıkışlı (Multi-Step Vector Output) kullanılmış ve belirli aralıklarda saatlik rüzgar hızı tahmininde hangisinin daha uygun olduğu araştırılmıştır. Çalışmanın diğer bir sonucu ise LSTM modellerinde kullanılan farklı büyüklükteki 1 ve 10 yıllık saatlik rüzgar hızları verilerinin modellerin doğruluğuna etkisi incelenmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent studies, deep learning-based models are widely used for short-term prediction of wind speed. Within the scope of this thesis, LSTM (Long Short-Term Memory) model, which is one of the most suitable deep learning methods, was used since wind speeds are time series type. The LSTM neural network has all the advantages of a deep learning RNN network, but also has strong nonlinear processing capability as it overcomes the vanishing gradient problem of the RNN network and is suitable for unsteady wind speed prediction. In the study, the missing wind speed data in the hourly wind speed raw data obtained from the Bilecik Meteorology Directorate were completed by preprocessing. Then, 10 years (2010-2019) processed hourly wind speed data obtained from Bilecik Meteorology Directorate were put into training in our deep learning model designed for various input sizes, and the best accurate prediction of wind speeds at certain time intervals was realized. For this, 10 years of hourly wind speed data was trained by using 67% of the data for training and 33% for testing in the 3-layer LSTM model we created. Forecasts for 1 day, 2 days, 1 week and 1 month of January were made. In order to obtain better forecast values, two different types of LSTM models, Univarate Bidirectional and Multi-Step Vector Output, were used and it was investigated which one is more suitable for hourly wind speed forecasting at certain intervals. Another result of the study is the effect of different sizes of 1-year and 10-year hourly wind speed data used in LSTM models on the accuracy of the models and the results are compared.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak beyaz lahana yaprak hasarlarının tespiti
Detection of white cabbage leaf damages using deep learning methods
SERKAN SÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEDAT MARTTİN
- Derin öğrenme ve dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak Kahramanmaraş'ta yetişen ceviz türlerinin özellik tespiti ve sınıflandırılması
Feature detection and classification of walnut species growing in Kahramanmaraş by using deep learning and digital image processing techniques
EYÜP ŞEKERLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ
- Elektrik tüketim verilerine yapay zeka modellerinin uygulanması
Application of artificial intelligence models to electricity consumption data
AYŞEN CİHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEDAT MARTTİN
- Kan bankalarında talep tahmini ve stokastik stok yönetimi
Demand forecasting and stochastic inventory management in blood banks
SEDA HATİCE GÖKLER
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA BORAN
- MR taramaları üzerinde derin öğrenme modelleri kullanılarak multipl skleroz lezyonlarının otomatik tespiti ve değişiminin takibi
Follow-up and automatic detection of multiple sclerosis lesions using deep learning models on MR scans
MEHMET SÜLEYMAN YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL