Üniversitemiz Plato Meslek Yüksekokulu öğretim elemanlarından Dr. Öğr. Üyesi Burak AĞGÜL’ün, Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi öğretim elemanlarından Dr. Öğr. Üyesi Kaan ARIK ile birlikte hazırladığı “Short-Term High-Frequency Temperature Forecasting Using Hybrid Stacking Ensemble” başlıklı makalesi, uluslararası hakemli Journal of Mathematical Sciences and Modelling (JMSM) dergisinde yayımlandı.

Çalışmada, yüksek frekanslı meteorolojik sensör verileri kullanılarak kısa vadeli sıcaklık tahmini için yapay zekâ tabanlı hibrit bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Araştırma kapsamında sıcaklık, nem, basınç ve rüzgâr gibi atmosferik parametrelerden elde edilen çok değişkenli zaman serisi verileri analiz edilmiş; SARIMA ve Prophet gibi zaman serisi yöntemleri ile Random Forest, XGBoost ve CatBoost gibi makine öğrenmesi algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır.

Araştırma sonucunda geliştirilen Hybrid Stacking Ensemble modeli, diğer yöntemlere kıyasla daha yüksek tahmin doğruluğu sağlayarak en başarılı yöntem olarak belirlenmiştir. Model, gerçekleştirilen deneylerde 0,255 °C MAE, 0,329 °C RMSE ve 0,949 R² değerlerine ulaşarak hem geleneksel zaman serisi yöntemlerini hem de tekil makine öğrenmesi modellerini geride bırakmıştır.

Çalışma; yapay zekâ, makine öğrenmesi, veri analitiği ve zaman serisi modelleme alanlarına katkı sunarken, tarım, yenilenebilir enerji yönetimi, iklim analizi ve karar destek sistemleri gibi uygulama alanları açısından da önemli çıktılar ortaya koymaktadır.

Makaleye Ulaşmak İçin Tıklayınız.