Meteorolojik parametrelerin anfis yöntemiyle tahmini: Irak Kerkük istasyonu örneği

Çeşitli iklim koşullarını güvenilir bir şekilde tahmin etmek için karmaşık hava modellerinin araştırılması ve anlaşılması, küresel olarak bilimsel süreç sınavlarının önemli bir parçası olmuştur. Bu çalışmada, en önemli iklim parametrelerini tahmin etmek için modeller oluşturmak üzere üyelik işlevleriyle kural tabanlı bir model elde etmek için çok daha yararlı olan Adaptif Nöro Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Bağıl nem, basınç, sıcaklık ve güneş radyasyonu parametreleri, günlük ve saatlik sıcaklık (℃), rüzgar hızı (m/s), çiğ noktası (℃), bağıl nem (%), güneş radyasyonu (watt/m2) ve basınç (hpa) verilerini içeren giriş değişkenlerine bağlı olarak tahmin edilmiştir. Irak'taki Kerkük istasyonunda gözlemlenen verilerle kurulan modeller, Türkiye'deki Mardin ve Şanlıurfa istasyonlarına ait verilerle test edilmiştir. 2014-2017 ve 2018 veri setleri sırasıyla eğitim ve kontrol amacıyla kullanılmıştır. Ayrıca, normalize edilmiş ve normalleştirilmemiş veri kümesinin ve ANFIS ve Regresyon Analizinin sonuçları karşılaştırılmıştır. Modeller, kök ortalama kare hatası (KOKH), ortalama mutlak hata (OMH) ve determinasyon katsayısı (R2) kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre ANFIS, saatlik normalleştirilmemiş verilere göre daha düşük hata değerlerine ve daha yüksek R2'ye sahip olan günlük normalize edilmiş verilerin tahmini için Regresyon Analizinden çok daha iyi bir performansa sahiptir. Dört parametrenin arasında, sıcaklık parametresi modeli, giriş değişkenleri olarak bağıl nem ve çiğ noktasını kullanarak en iyi performansı elde etmiştir. Nem ve sıcaklık parametrelerinin sonuçları, bu modellerin Mardin ve Şanlıurfa istasyonlarında Kerkük istasyonuna benzer bir performans sergilediğini göstermiştir. Anahtar kelimeler: ANFIS, tahmin, rölatif nem, basınç, solar radyasyon, sıcaklık.