Rüzgâr Hızı Tahminine Yönelik Hibrit ConvLSTM Modeli: Hindistan'ın En Yüksek Rüzgâr Hızına Sahip Şehirleri İçin Bir Vaka Çalışması - Utku, Anıl; Akyol, Sinem (My University, 2024)
Rüzgâr hızı tahmini lojistik, enerji üretimi ve yenilenebilir enerji kaynakları, havacılık ve denizcilik, tarım, afet yönetimi, çevresel izleme, inşaat, yaşam planlama ile ekonomik faaliyetler için oldukça önemlidir. Bu çalışmada, Hindistan’ın en yüksek rüzgâr hızına sahip şehirlerinden olan Jaisalmer, Kochi, Mangalore, Puri ve Rameswaram şehirlerinin rüzgâr hızlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Rüzgâr hızı tahminine yönelik CNN ve LSTM modellerinin etkin özelliklerinden faydalanarak ConvLSTM hibrit modeli geliştirilmiştir. ConvLSTM ile mekânsal ve zamansal verileri aynı anda işleyerek rüzgâr hızının dinamiklerini daha iyi belirlemek amaçlanmıştır. ConvLSTM, RF, SVM, ANFIS, CNN ve LSTM ile rüzgâr hızının 10 metre ve 100 metre yüksekliklerdeki ölçümlerinden oluşan yaklaşık 15 yıllık saatlik bir veri seti kullanılarak kapsamlı bir şekilde test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, ConvLSTM'in her bir şehir ve rüzgâr hızı parametresinin neredeyse tamamında 0,9'un üzerinde R2 değerine sahip olduğunu, RMSE ve MAE hata metrikleri açısından ise en düşük hata değerlerine sahip olarak karşılaştırılan modellerden daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Keywords: CNN; LSTM; Makine öğrenmesi; Derin öğrenme; Rüzgâr hızı