Affiliation:
1. ADANA SCIENCE AND TECHNOLOGY UNIVERSITY
Abstract
Günümüzde hava kirliliği, kentsel ve sanayi bölgelerinde yaşayan milyonlarca insan için ciddi sağlık riskleri oluşturmaktadır. Bu makalede, yapay zekâ (AI) teknolojileri ve makine öğrenimi algoritmalarının hava kalitesini izleme ve iyileştirme stratejilerinin geliştirilmesinde nasıl kullanılabileceği ele alınmıştır. Bu araştırma, özellikle kentsel alanlarda hava kalitesi üzerinde etkili olan ana kirleticilerin dinamiklerini modellemek için makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanmaktadır.
Bu çalışmada, çeşitli yapay zekâ modelleri (RF, SVM, ANN, CNN, RNN, GAN) kullanılarak hava kalitesi verilerinin analiz, tahmin ve simüle edilmesi süreçleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca, bu modellerin hava kalitesi yönetimi için stratejik karar verme süreçlerinde nasıl entegre edilebileceği üzerinde durulmuştur. Yapay zekâ tabanlı modeller, gerçek zamanlı veri akışını analiz ederek, hava kalitesi üzerinde olumlu etkiler yaratabilecek müdahaleler önermektedir.
Publisher
Elektrik Mühendisleri Odası
Reference59 articles.
1. [1] S. Sharma, M. Zhang, Anshika, J. Gao, H. Zhang, S.H. Kota, “Effect of Restricted Emissions During COVID-19 on Air Quality in India,” The Science of the Total Environment, 2020
2. [2] K. Balakrishnan, S. Dey, T. Gupta, R.S. Dhaliwal, M. Brauer, A.J. Cohen, J.D. Stanaway, G. Beig, T.K. Joshi, A.N. Aggarwal, Y. Sabde, H. Sadhu, J. Frostad, K. Causey, W. Godwin, D.K. Shukla, G.A. Kumar, C.M. Varghese, P. Muraleedharan, A. Agrawal, R.M. Anjana, , “The impact of air pollution on deaths, disease burden, and life expectancy across the states of India: the Global Burden of Disease Study 2017,” The Lancet Planetary Health, vol. 3, no. 1, 2019
3. [3] C.A. Pope, D.W. Dockery, “Health effects of fine particulate air pollution: Lines that connect,” Journal of the Air and Waste Management Association, vol. 56, no. 6, 2006
4. [4] WHO, “WHO global air quality guidelines: particulate matter (PM2.5 and PM10), ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and carbon monoxide.” [Online]. Available: https://apps.who.int/iris/handle/10665/345329
5. [5] M.A. Zoran, R.S. Savastru, D.M. Savastru, M.N. Tautan, “Assessing the relationship between surface levels of PM2.5 and PM10 particulate matter impact on COVID-19 in Milan, Italy,” Science of the Total Environment, vol. 738, 2020