An Aplication of Neural Networks Applied on Whether Quality of Sivas
Journal Name:
- Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name | University of Author | Faculty of Author |
---|---|---|
Abstract (2. Language):
Air pollution is a growing problem arising from domestic heating, high density of vehicle
traffic, and expanding commercial and industrial activities. Monitoring and forecasting of
air quality parameters in the urban area are important due to health impact. Artificial
intelligent techniques are successfully used in modelling of highly complex and non-linear
phenomena. In this study, backpropagation neural network model has been proposed to
estimate the impact of meteorological factors on SO2 pollution levels over an urban area.
The model forecasts satisfactorily the trends in SO2 concentration levels, with performance
84–88%.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Hava kirliliği, yoğun araç trafiği, şehirsel ısınma ve artan ticari ve endüstriyel aktiviteler
sebebiyle büyüyen bir problemdir. Sağlık açısından, kentsel bölgelerdeki hava kalitesi
parametrelerini takip etmek ve tahmin etmek önemlidir. Yapay Sinir Ağları teknikleri
karışık ve doğrusal olmayan modellerde çok başarılıdır. Bu çalışmada Geri Yayılmalı
Yapay Sinir Ağları modeli kullanılarak, SO2 kirlilik seviyesi üzerindeki meteorolojik ve
diğer kirlilik parametrelerin, kentsel bölgedeki etkisi incelenmiştir. Tahmin modelinin
performansı 84-88 % değerleri arasında kullanılan modele göre başarı sağlanmıştır.
FULL TEXT (PDF):
- 1
97-112