Bu çalýþmada, Bilecik Meteoroloji Müdürlüðü’nden alýnan ham saatlik rüzgar hýzý verileri, öncelikle eksik verileri tamamlamak için ön iþlemeden geçirildi. Daha sonrasýnda, Bilecik ili için derin öðrenme yöntemiyle kýsa vadeli saatlik rüzgar hýzý tahmini yapýlmýþtýr. Rüzgar hýzýnýn kýsa vadeli tahmini için derin öðrenme tabanlý modellerin kullanýmý son zamanlarda yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Rüzgar hýzlarý zaman serisi tipinde olduðundan en uygun derin öðrenme yöntemlerinden biri olan LSTM (Long Short-Term Memory) modeli kullanýlmýþtýr. Böylece bu yaklaþýmla Bilecik ili saatlik rüzgar hýzý verileri için kýsa süreli tahmini elde edilmiþtir.
Bu çalýþmada kullanýlan LSTM modelleri tek deðiþkenli çift yönlü (Univarate Bidirectional) ve çok adýmlý vektör çýkýþlý çift yönlü (Multi-Step Bidirectional Vector Output) olmak üzere iki farklý LSTM tipidir. Kullanýlan modelde, 1 ve 10 yýllýk zaman aralýklarýnda, saatlik rüzgar hýz verileri ve çeþitli giriþ büyüklüklerinde (3, 24, 48 ve 168 giriþ) eðitim yapýldý. Eðitim sonucunda en iyi tahmin(ler)in hangi kombinasyonlarda ortaya çýktýðý incelendi. Eðitimde kullanýlan iki farklý model için karþýlaþtýrma yapýlabilmesi için ayný derin öðrenme mimarisi kullanýlmýþtýr. 3 katmandan oluþan modelimizde son yýllarda yapýlan çalýþmalarda daha en düþük hata deðeri veren “ADAM” optimizasyonu kullanýldý. Epoch sayýsý 20 ve batch size’ý 128 alýnýp eðitilmiþtir.
1 Yýllýk (2019) veriler ile 2020 yýlýnýn Ocak ayý rüzgar hýzý tahminlerinde en iyi sonuç çok adýmlý vektör tipli, giriþ büyüklüðü 48 saat olan ve 1 günlük çýkýþ saatlik rüzgar hýzýný bulan LSTM modelinde MSE deðeri 0.1085 olarak bulunmuþtur. 10 Yýllýk (2010-2019) veriler ile 2020 yýlýnýn Ocak ayý rüzgar hýzý tahminlerinde ise en iyi sonuç çok adýmlý vektör tipli, giriþ büyüklüðü 24 saat ve 1 günlük saatlik çýkýþ rüzgar hýzýný bulan LSTM modelinde MSE deðeri 0.1612 olarak bulunmuþtur. Bu sonuçlara bakýlarak yapýlan kýsa vadeli tahminlerin olaðanüstü sonuçlar olduðu görülür.
Veri büyüklüðü açýsýndan bakýldýðýnda hem 1 yýllýk hem de 10 yýllýk verilerin kullanýldýðý bu iki farklý sistemde ki en iyi sonuçlar çok adýmlý vektör tipli LSTM modelinde elde edilmektedir. Zaman açýsýndan bakýlacak olunduðunda tek deðiþkenli çift yönlü LSTM modelleri ile uzun vadeli (1 Hafta) saatlik tahminler daha doðru çýkarken çok çýktýlý vektör tipli LSTM’lerde ise kýsa vadeli (1 gün) saatlik tahminlerde doðruluk oraný artmaktadýr.
Bilecik ili için daha önceden yapýlan rüzgar hýzý tahmini ile ilgili çalýþmalar; M. Recep Minaz ve ark., “Uyarlanýr Sinir Bulanýk Sistemi (ANFIS) ve doðrusal çoklu regresyon analizi yöntemleri kullanýlarak rüzgar hýzý, basýnç ve sýcaklýk tahminleri yapýldý.” ve E. Dokur ve ark., “Rüzgar hýzý daðýlýmýnýn modellenmesinde kullanýlan Weibull daðýlýmý için parametre tahmini yaparak Bilecik ili için rüzgar hýzý modeli elde edildi.“ þeklindedir. Çalýþmamýz bu iki yaklaþýmdan farklý olarak Bilecik ili için kýsa vadeli saatlik rüzgar hýzý verileri tahmini için yeni bir yaklaþým oluþturuldu. Derin öðrenme yaklaþýmýyla yapýlan çalýþmamýzýn daha sonraki çalýþmalarda kýsa vadeli tahminlere ýþýk tutacaðýný düþünmekteyiz.
Anahtar Kelimeler: Derin Öðrenme, Rüzgar Hýzý Tahmini, Uzun Kýsa-Süreli Hafýza (LSTM), Zaman Serileri
|