Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi

Yazarlar: Hakan KOÇAK

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

DOI:10.38016/jista.979285

Anahtar Kelimeler:Yağış kestirimi,Sınıflandırma Algoritmaları,Weka,Yapay zeka,Makine öğrenmesi,Performans

Özet: Yağış tahmini başta hava tahmincileri, tarım ve ziraatla uğraşanlar olmak üzere tüm herkesi ilgilendiren önemli bir konudur. Son yıllarda büyük ivme yakalayan yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları diğer birçok alanda olduğu gibi yağış tahmininde de tatbik edilmekle beraber yüksek doğruluklu yağış kestirimi yapmak hala zorlu bir görev olarak karşımızda durmaktadır. Son yıllarda etiklerini daha fazla hissettiğimiz iklim değişikliği nedeniyle oluşan yağış rejimindeki değişiklikler bu zorlu görevi daha da zorlu hale getirmektedir. Bu çalışmada veri seti üzerinde 5 farklı kategoriden 10 adet sınıflayıcı algoritma uygulanarak elde edilen performanslar karşılaştırılmıştır. Araştırmada ayrıca ana veri setinden bazı parametreler çıkarılarak farklı senaryolar oluşturulmuş, her bir senaryo için sınıflama algoritmaları uygulanarak performanslarındaki değişimler gözlemlenmiştir. Araştırma sonucunda tüm senaryolar göz önüne alındığında Fonksiyonlar kategorisi dört senaryodan üçünde en başarılı kategori olmuş ve en iyi performansa sahip sınıflayıcının da bu kategoriden MLP (Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı) sınıflayıcısı olduğu ortaya çıkmıştır. Araştırmada ayrıca oluşturulan senaryolar için en yüksek ortalama doğruluk oranlarının %83,4 ila %84,8 arasında değiştiği görülmüştür. Bu durum, veri setinden bazı parametrelerin çıkarılmasının sonuca büyük oranda etki etmediğini göstermektedir. Elde edilen bu sonuçlar, makine öğrenmesi yöntemlerinin yağışın varlığının kestirimi konusunda iyi derecede performans sağladığını ve bu amaçla kullanılabileceğini göstermiştir.

---