Derin sinir ağları modeli ile standardize yağış indeksi tahmini

Kuraklık, yaşamı doğrudan etkileyen ve çok çeşitli olumsuz etkileri olan doğal bir afettir. Kuraklığı tahmin etmek üzere farklı kuraklık indeksleri kullanılmaktadır. Bu indekslerden en yaygın olarak kullanılanlardan biri de Standardize Yağış İndeksidir (SYİ). Gerçekleştirilen çalışmada Türkiye’ye ait Rize, Konya Şanlıurfa illerinin 3,6,9 12 aylık SYİ verileri 1-3 ileri zamanlı edilmiştir. Tahmin çalışmasını gerçekleştirmek Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (Long Short Term Memory Networks, LSTM) Çift Yönlü Ağlarından (Bidirectional Long biLSTM) oluşan Derin Sinir modelleri geliştirilmiştir. performansını değerlendirmek Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error, MAE), Karesel Squared MSE), Korelasyon katsayısı (Correlation Coefficient, R) Belirlilik (Determination R2) parametreleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar saçılma grafikleri ile değerlendirildiğinde biLSTM içeren derin sinir ağları modelinin performansının oldukça iyi olduğu 3 tahminde bile yüksek korelasyona sahip elde edilebileceğini göstermiştir.