@article{article_1498119, title={Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi}, journal={EMO Bilimsel Dergi}, volume={14}, pages={87–97}, year={2024}, DOI={10.61512/emobd.1498119}, author={Pekdoğan, Tuğçe}, keywords={Hava Kalitesi, Derin Öğrenme, Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları}, abstract={Günümüzde hava kirliliği, kentsel ve sanayi bölgelerinde yaşayan milyonlarca insan için ciddi sağlık riskleri oluşturmaktadır. Bu makalede, yapay zekâ (AI) teknolojileri ve makine öğrenimi algoritmalarının hava kalitesini izleme ve iyileştirme stratejilerinin geliştirilmesinde nasıl kullanılabileceği ele alınmıştır. Bu araştırma, özellikle kentsel alanlarda hava kalitesi üzerinde etkili olan ana kirleticilerin dinamiklerini modellemek için makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanmaktadır. Bu çalışmada, çeşitli yapay zekâ modelleri (RF, SVM, ANN, CNN, RNN, GAN) kullanılarak hava kalitesi verilerinin analiz, tahmin ve simüle edilmesi süreçleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca, bu modellerin hava kalitesi yönetimi için stratejik karar verme süreçlerinde nasıl entegre edilebileceği üzerinde durulmuştur. Yapay zekâ tabanlı modeller, gerçek zamanlı veri akışını analiz ederek, hava kalitesi üzerinde olumlu etkiler yaratabilecek müdahaleler önermektedir.}, number={2}, publisher={TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası}