Abstract
Hava sıcaklığının doğru tahmini, su kaynakları yönetiminde, kara-atmosfer etkileşiminde ve tarımda önemli bir rol oynar. Ancak, doğrusal olmayan ve kaotik doğası nedeniyle hava sıcaklığını doğru bir şekilde tahmin etmek zordur. Son yıllarda hava sıcaklığını tahmin etmek için derin öğrenme teknikleri önerilmiştir. Bu çalışma, hava sıcaklığını tahmin etmek için kullanılan yapay sinir ağı (YSA) tabanlı yaklaşımlarından uzun kısa süreli bellek (LSTM) kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Hava durumu verileri, ortalama rüzgâr hızı, yağış, kar yağışı, kar derinliği, ortalama sıcaklık, maksimum sıcaklık ve minimum sıcaklığı içeren veriler bu algoritmaya girdi olmuşturlar. Çıktı olarak ise, bir sonraki gün için ortalama sıcaklık olarak belirlenmiştir. Odak noktası Kars ilinin Merkez ilçesinin 2010-2021 dönemindeki meteorolojik ölçümlerdir. İnceleme, sinir ağı modellerinin hava sıcaklığını tahmin etmek için umut verici araçlar olarak kullanılabileceğini göstermektedir. YSA tabanlı yaklaşımlar, hızlı işlem kabiliyeti ve karmaşık problemlerle başa çıkma yetenekleri nedeniyle hava sıcaklığını tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmasına rağmen, mevcut en iyi yöntem üzerinde henüz bir fikir birliği yoktur. Aylık ve günlük olarak hesaplanan modelin tahmin doğruluğunun yüksek olması, sıcaklık tahmini çalışmalarında bu modelin başarılı bir şekilde uygulanabileceğini göstermiştir.
Publisher
Muhendislik Bilimleri ve Tasarim Dergisi