Hindistan'daki Turistik Şehirlerin İklim Değişkenlerinin Tahminine Yönelik Hibrit ConvGRU Modeli

MakaleAçık Erişim
  • SDG 9 · Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı
  • SDG 11 · Sürdürülebilir Şehirler ve Topluluklar
  • SDG 13 · İklim Eylemi

Özet

Hava durumu tahmini tarım, sağlık, ulaşım, turizm, hava kalitesi ve endüstriyel üretim gibi alanlarda etkinliğin ve verimliliğin sağlanabilmesi açısından oldukça önemlidir. Geleneksel hava durumu tahmin modelleri uzun vadeli tahminlerde yetersiz kalmaktadır. Yapay zekâ yöntemleri, sıcaklık, nem, rüzgâr hızı ve hava basıncını gibi hava durumu verileri arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenerek geleceğe dönük başarılı tahminler üretebilmektedir. Bu çalışmada, Hindistan'ın önemli turizm şehirlerinden olan Agra, Jaipur, Jodhpur, New Delhi ve Rishikesh'in sıcaklık, nem ve çiğ noktası gibi uzun vadeli iklim değişkenlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, geliştirilen ConvGRU hibrit modeli, RF, SVM, CNN, LSTM ve GRU modelleriyle kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. 2010-2024 yılları arasına ait gerçek zamanlı ve güncel bir veriseti kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, ConvGRU’nun tüm şehirler ve iklim değişkenleri için 0,9’un üzerinde R2 değeriyle karşılaştırılan modellerden daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

RDL Kalıcı Bağlantı (PID)
https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/munzur/5670Resmi atıflarda kullanılan kalıcı adres
DOI
https://doi.org/10.46387/bjesr.1480346Yayıncı resmi DOI adresi
İndeks kayıtları
Kaydın indeks veri tabanlarındaki sayfası (aktarımda alınan kayıt numarasıyla). Erişim, indeksin kendi koşullarına bağlıdır.
Atıflar
OpenAlex
3
TR Dizin
3
Her kaynağın kendi saydığı toplam atıf; aktarım ve zenginleştirme sırasında alındı.
Tam Kayıt
AlanDeğerDil
dc.contributor.authorUtku, Anıl
dc.date.accessioned2026-10-28T15:10:51.584867823Z
dc.date.available2026-10-28T15:10:51.584867823Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractHava durumu tahmini tarım, sağlık, ulaşım, turizm, hava kalitesi ve endüstriyel üretim gibi alanlarda etkinliğin ve verimliliğin sağlanabilmesi açısından oldukça önemlidir. Geleneksel hava durumu tahmin modelleri uzun vadeli tahminlerde yetersiz kalmaktadır. Yapay zekâ yöntemleri, sıcaklık, nem, rüzgâr hızı ve hava basıncını gibi hava durumu verileri arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenerek geleceğe dönük başarılı tahminler üretebilmektedir. Bu çalışmada, Hindistan'ın önemli turizm şehirlerinden olan Agra, Jaipur, Jodhpur, New Delhi ve Rishikesh'in sıcaklık, nem ve çiğ noktası gibi uzun vadeli iklim değişkenlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, geliştirilen ConvGRU hibrit modeli, RF, SVM, CNN, LSTM ve GRU modelleriyle kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. 2010-2024 yılları arasına ait gerçek zamanlı ve güncel bir veriseti kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, ConvGRU’nun tüm şehirler ve iklim değişkenleri için 0,9’un üzerinde R2 değeriyle karşılaştırılan modellerden daha başarılı olduğunu göstermiştir.
dc.identifier.doi10.46387/bjesr.1480346
dc.identifier.eissn2687-4415
dc.identifier.endpage176
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage165
dc.identifier.urihttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/munzur/5670
dc.identifier.volume6
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofMühendislik bilimleri ve araştırmaları dergisi (Online)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
dc.titleHindistan'daki Turistik Şehirlerin İklim Değişkenlerinin Tahminine Yönelik Hibrit ConvGRU Modeli
dc.typeArticle
rdl.citation.openalex3
rdl.citation.trdizin3
rdl.oa.statusgold
rdl.oa.urlhttps://doi.org/10.46387/bjesr.1480346
rdl.sdgSDG13
rdl.sdgSDG09
rdl.sdgSDG11
rdl.source.indexTRDIZIN