İstanbul Göztepe bölgesinin makine öğrenmesi yöntemi ile rüzgâr hızının tahmin edilmesi

Abstract

Rüzgâr ölçümleri, birçok alan için gereklidir. Bunlara örnek olarak meteoroloji, iklim, tarım, endüstriyel uygulamalar ve bilimsel araştırmalar verilebilir. Ölçümlerdeki çok ufak gibi görünen bir fark bile yatırımın ekonomikliğini etkileyebilmektedir ve planlanan yatırım için risk getirebilmektedir. Bu amaçla yapılan çalışmaların ileriye yönelik ve çok hassas dengeler üzerine kurulması gerekmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak İstanbul Göztepe bölgesi için rüzgâr tahminleri yapılmıştır. Tahminlerin yapılması için Bagging metodu esas alınarak, sınıflandırma işlemi için REPTree öğrenme ağacı kullanılmaktadır. Bagging sınıflandırıcının parametrelerindeki değişiklik ile diğer sınıflandırıcılara göre en yüksek öğrenmeyi gerçekleştirmektedir. Yapılan çalışmada korelasyon katsayısı 0.9114 ve Root mean squared error değeri 0.6591 olarak elde edilmiştir. Burada korelasyon katsayısının 0.5 ile 1.0 arasında olması aralarında yüksek bir ilişki olduğunu göstermektedir. Ayrıca root mean squared error değerinin 0'a yakın olması çok önemli hataların yapılmadığını göstermektedir.