Makine öğrenmesi yöntemleri ile deniz yüzeyi sıcaklığı tahmini: İnebolu uygulaması
Prediction of sea surface temperature with machine learning methods: A case study in İnebolu
- Tez No: 918828
- Danışmanlar: PROF. DR. TAMER AKKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Deniz yüzeyi sıcaklığı tahminleri, iklim modellemesi ve deniz operasyonları başta olmak üzere; balıkçılık yönetimi, deniz turizmi ve kıyı şeridi yönetimi gibi alanlarda karar vericilere yol göstermesi bakımından son derece önemlidir. Ayrıca, bu veriler, denizcilik faaliyetlerinin daha etkin bir şekilde yönetilmesi ve iklim değişikliklerinin daha iyi analiz edilmesi için sıkça kullanılmaktadır. Yakın zamana kadar geleneksel çalışmalar sıkça kullanılmış olsa bile, artık günümüzde yapay zeka uygulamaları çok verimli sonuçlar üretmektedir. Bu nedenle bu çalışmada örnek bir vaka istasyonundan makine öğrenmesi yöntemleriyle deniz yüzeyi sıcaklığı tahmin edilmiştir. Bu çalışmada, Meteoroloji Genel Müdürlüğü arşivinden elde edilen İnebolu deniz yüzeyi sıcaklığına ait veriler, zaman serisi olarak kullanılmıştır. 2011 ile 2023 yılları arasına ait zaman serisine uygulanan makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak tahmin süreçleri gerçekleştirilmiştir. Modellerin performansını değerlendirmek için MAE, MASE, R² ve RMSE ölçütleri kullanılmıştır. Bulgular, Özelleştirilmiş Gaussian Süreç Regresyonu (GPR) modelinin tüm ölçütler arasında en iyi performansı ve en düşük hata oranlarını sergilediğini göstermektedir. Bu çalışmanın sonuçları, iklim modellemesinin geliştirilmesi, deniz kaynakları ve balıkçılık faaliyetlerinin sürdürülebilir yönetimi gibi birçok farklı perspektifte katkı sunabilir.
Özet (Çeviri)
Sea surface temperature forecasts are extremely important in terms of providing guidance to decision-makers in areas such as fisheries management, marine tourism, and coastline management, as well as climate modeling and marine operations. Additionally, these data are frequently used to more effectively manage maritime operations and to better analyze climate changes. Although traditional studies were frequently used until recently, nowadays artificial intelligence applications produce very efficient results. For this reason, in this study, sea surface temperature is predicted by machine learning from a case study station. Inebolu sea surface temperature data obtained from the archive of the General Directorate of Meteorology were used as time series. Between 2011 and 2023, forecasting processes were carried out using various algorithms in the field of machine learning applied to the time series. MAE, MASE, R2, and RMSE measures were used to evaluate the performance of the models. The findings show that the Customised Gaussian Process Regression (GPR) model exhibits the best performance and the lowest error rates among all metrics. The results of this study are significant from a variety of perspectives, including the development of climate modeling, sustainable management of marine resources, and fisheries activities.
Benzer Tezler
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Kam yapma aparatı
Cam milling attachment
ORHAN UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı
Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs
MUAMMER MUSULLUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN
- Güneş enerjisi ile çalışan R21-DMF li soğurmalı soğutma çevrimin analizi ve bazı tersinmezliklerin çevrimin performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Analysis of R21-DMF solar powered absorpption refrigeration system and effect of someirreversbilities on the Performance of the cycle
SEYİT ARİF TÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN ATAER