AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results obtained by comparing the success rates of these algorithms in terms of error rates and run times were evaluated.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Measuring the air quality level in the city at regular intervals and taking the necessary measures by examining the results of the measurement is very important for the health of the people and other living things in these cities. For this purpose, air quality measurement stations have been established in many cities by the relevant ministry. In this study, one of these stations, Adana province provincial station measurement data was used. The data used are the measured values of air pollutant gases such as sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3), carbon monoxide (CO) and dust particles (PM10). The air quality index was determined by applying different machine learning algorithms to these data. Machine learning regression algorithms used; random forest, decision tree, support vector, k-nearest neighbor, linear, artificial neural network, stacking, adaboost, gradient boosting and bagging regression. The results obtained by comparing the success rates of these algorithms in terms of error rates and run times were evaluated.
Özet
Şehirlerdeki hava kalitesi seviyesinin düzenli aralıklarla ölçülmesi ve ölçüm sonuçlarının incelenerek gerekli önlemlerin alınması bu şehirlerde yaşayan insanların ve diğer canlıların sağlıkları için oldukça önemlidir. Ülkemizde bu amaçla ilgili bakanlık tarafından pek çok şehre hava kalitesi ölçüm istasyonları kurulmuştur. Bu çalışmada bu istasyonlardan biri olan Adana ili valilik istasyonuna ait ölçüm verileri kullanıldı. Kullanılan veriler kükürt dioksit (SO2), azot dioksit (NO2), ozon (O3), karbon monoksit (CO) ve toz parçacıkları (PM10) gibi hava kirletici gazların ölçüm değerlerdir. Bu verilere farklı makine öğrenme algoritmaları uygulanarak hava kalite indeksi tespit edildi. Kullanılan makine öğrenmesi regresyon algoritmaları; rastgele orman, karar ağacı, destek vektör, k-en yakın komşu, doğrusal, yapay sinir ağı, yığın, uyumlu artırıcı, eğimli artırıcı ve örneklemeli toplam regresyonudur. Bu algoritmaların hata oranları ve çalışma süreleri bakımından başarı değerleri kıyaslanarak elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.