Makine öğrenmesi yöntemleri ile deniz yüzeyi sıcaklığı tahmini: Bartın uygulaması
Prediction of sea surface temperature with machine learning methods: A case study in Bartın
- Tez No: 918840
- 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, okyanus ve denizlerdeki değişimleri izlemek ve ekosistemleri değerlendirmek için oldukça önemlidir. Deniz yüzeyi sıcaklığı tahmini, iklim değişikliğinin olası zararlı etkileri başta olmak üzere; balıkçılık yönetimi, deniz taşımacılığı, turizm ve kıyı şeridi yönetimi gibi farklı olgularda karar vericilere yol göstermektedir. Dahası, sürdürülebilir ekosistem yönetimi ve biyoçeşitliliğin korunmasında etkili bir çıktıdır. Günümüzde deniz yüzeyi sıcaklığı yapay zeka metodolojileriyle birlikte çok daha verimli bir şekilde tahmin edilebilmektedir. Bu nedenle bu çalışmada örnek bir uygulama istasyonunda makine öğrenimi yöntemleriyle deniz yüzeyi sıcaklığının tahmin performansı ve validasyonu sınanmıştır. Bu çalışmada, Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden 2014-2023 yılları arasına ait Bartın ili deniz yüzeyi sıcaklığına ait değerler veri seti olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan farklı makine öğrenimi modelleri, performans değerlendirme kriterleri ışığında mukayese edilmiştir. Karşılaştırma ortalama mutlak hata, kök ortalama kare hatası, ortalama yüzde hata ve medyan hata değeleriyle yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, modellerin hedef değişkenin varyansını açıklama gücünün ve hata oranlarının birbirinden oldukça farklı olduğunu ortaya koymuştur. Özellikle Gaussian SVM modeli, yüksek R² değeri ve düşük hata metrikleri ile en başarılı model olarak öne çıkmıştır. Sonuç olarak, elde ettiğimiz bulgular benzer çalışmalar ve uygulama alanındaki gelecekteki çalışmalar için önemli çıktıları barındırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Sea surface temperature is important for monitoring ocean and sea changes and assessing ecosystems. Sea surface temperature prediction provides information to decision-makers on different phenomena such as fisheries management, maritime transportation, tourism, and coastline management, as well as the potential harmful effects of climate change. Moreover, it is an effective outcome for sustainable ecosystem management and biodiversity protection. For this reason, in this study, the performance and validation of sea surface temperature prediction with machine learning methods are tested in case of application. In this study, the sea surface temperature values of Bartın province for the period 2014-2023 from the General Directorate of Meteorology were used as a data set. Different machine learning models used in this study were compared to performance evaluation criteria. The comparison is based on mean absolute error, root mean square error, mean percentage error, and median error. The results showed that the ability of the models to explain the variance of the target variable and their error rates are quite different from each other. In particular, the Gaussian SVM model is the most successful model with a high R² value and low error metrics. As a result, it contains important results for similar studies and future studies in the field of application.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- 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