İSTANBUL İLİ TROPSOFERİK OZON (O 3 ) KONSANTRASYONLARININ HÜCRESEL YAPAY SİNİR AĞ YÖNTEMİYLE MODELLENMESİ

Transkript

1 Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gazi Uiv. Cilt, No, 39-45, 6 Vol, No, 39-45, 6 İSTANBUL İLİ TROPSOFERİK OZON (O 3 ) KONSANTRASYONLARININ HÜCRESEL YAPAY SİNİR AĞ YÖNTEMİYLE MODELLENMESİ H.Kurtuluş ÖZCAN *, Ülkü ŞAHİN, Cuma BAYAT ve O.Nuri UÇAN ** Çevre Mühedisliği Bölümü, Mühedislik Fakültes İstabul Üiversites 343, Avcılar, İstabul, * hkozca@istabul.edu.tr ** Elektrik-Elektroik Müh. Bölümü, Mühedislik Fakültes İstabul Üiversites 343, Avcılar, İstabul (Geliş/Received: 4..5; Kabul/Accepted: 6.6.5) ÖZET So yıllarda özellikle büyük şehirlerde, arta üfus ve edüstrileşmeyle fotokimyasal smog oluşumu da artmaktadır. Fotokimyasal smog oluşumuda e öemli kirletici ozo gazıdır. Bu yüzde pek çok çalışma ozo ve ozo öcülerii hesaba kata hava kalitesi modellemesi üzeride yoğulaşmaktadır. Bu çalışmada 6 farklı kirletici parametre ve 8 meteorolojik faktör dikkate alıara İstabul ili troposferik ozo kosatrasyoları Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle modellemiştir. HYSA modeli ile birlikte istatiksel idisler hesaplamış ve model performası kotrol edilmiştir. Souç olara model çıktıları ve istatiksel değerler icelediğide HYSA yapısıı ozo kosatrasyou modellemeleride kullaılabileceği görülmüştür. Aahtar Kelimeler: Troposferik ozo, hava kirliliğ HYSA. MODELING OF TROPHOSPHERIC OZONE (O 3 ) CONCENTRATIONS USING CELLULAR NEURAL NETWORKS ABSTRACT I the recet years, formatio of photochemical smog is commo i metropolita areas ozoe is the most importat pollutio which causes photochemical smog. So, may studies focus o the air quality modelig accouted ozoe ad ozoe precursors. I this paper, we have applied Cellular Neural Network for future predictio of ozoe cocetratio i the Europea parts of Istabul. We have used various real data parameters observed i 6 differet air pollutio ad 8 meteorological parameters. As a result, CNN model results represet the seasoal icremet ad decremet of observed Ozoe ad CNN ca be cosidered as a compromisig approach i ozoe predictio modelig. Keywords: Tropospheric ozoe, air pollutio, CNN.. GİRİŞ Ozo (O 3 ), Düya atmosferide eser miktarlarda doğal olarak oluşa reaktif bir gazdır. Atmosferdeki oksitleyici maddeleri e öemlisi ozodur. Stratosfer tabakasıda (yer yüzeyide -48 km yukarıda ola tabaka) bulua ozo düyayı güeşte gele zararlı radyasyoda korur. Yer seviyesideki ozo ise (troposferik ozo) kirletici kayaklarda atmosfere atıla bir kirletici olmayıp, atmosferde VOCs ve NOx gibi çeşitli kirleticileri ya etkileriyle ve güeş ışığı gibi faktörleri yardımıyla oluşur. Ozo ikicil bir kirletici olduğuda hava kirliliğie etki ede diğer faktörler ve meteorolojik etkelerle doğruda ilişkilidir. Ozo eğer solua hava içeriside yer alıyorsa (troposfer tabakası) hava kirleticilerde sayılmaktadır. Fotokimyasal sise ede ola troposferik ozou isa sağlığıa ola olumsuz etkilerii yaıda lasti plastik ve boyalar üzeride olumsuz etkileri gözlemiştir []. Buu dışıda atmosferdeki oksitleyici maddeler görüş mesafesii (vizibilite) azaltıcı etkide gösterirler. Ozo, temas süresi ve kosatrasyo miktarıa bağlı olarak tüm calıları ve yapıları etkiler. 6 µg/m 3 lük bir kosatrasyoa 8

2 H.K. Özca vd. İstabul İli Tropsoferik Ozo (O 3 ) Kosatrasyolarıı Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle Modellemesi saat süreyle maruz kalma soucu bitkilerde zarar meydaa gelir, µg/m 3 lük kosatrasyoa saat maruz kalma soucuda soluum foksiyolarıda bozulma, buru ve gırtlak tahrişi oluşur []. Ozo kosatrasyolarıı ve hava kirliliğii modellemeside Yapay Siir Ağ (YSA) yapısı bir çok çalışmada kullaılmış olmasıa rağme [3-], YSA ı özel bir çeşidi ola Hücresel Yapay Siir Ağ (HYSA) bu alada fazla kullaılmamıştır. Hücresel Yapay Siir Ağ (HYSA), ilk olarak 988 yılıda Chua ve Yag [] tarafıda öerile, iki boyutlu veri işleme de YSA da başarısı yüksek ola, sıırlı sayıda katsayı kullaarak YSA ı işlevii yerie getire bir yötemdir. HYSA ı YSA lara göre e öemli farkı, bu yapıdaki bir hücrei komşuluk taımı uyarıca sadece kedi komşu hücreleriyle bağlatılara sahip olması ve iki boyutlu hücrei bileşeleri arasıdaki bağlatı ağırlıklarıı değişmez bir bağlatı ağı oluşturmasıdır. İki boyutlu yapılarıda dolayı HYSA lar pratikte görütü işleme ve görütü taımlama koularıda oldukça fazla uygulama alaı bulmuşlardır [-4]. İki boyutlu bir dizi oluşturacak şekilde sıralamış hücrelerde meydaa gelmiş ola bu yapılarda, bilie yapay siir ağlarıı aksie buradaki her hücre yakı komşuluğudaki hücrelerle belli bir komşuluk ilişkisi altıda bağlatı halidedir. Şekil her bir hücrei sadece çevresideki hücrelerle bağlatı halide olduğu 3x3 boyutuda bir HYSA ı göstermektedir. Bu H(j) hücresie ait v xij durum gerilimi başlagıç koşulu ile giriş gerilimi ola v uij ı de küçük veya eşit olduğu kabul edilmiştir. v yij ise çıkış gerilimidir. Bir hücresel devrei eşitliği aşağıdaki gibi gösterilmektedir. Burada Eij bir bağımsız gerilim kayağıı, I bir bağımsız akım kayağıı, C bir doğrusal kapasite, R x ve R y iki doğrusal direç ifadeleridir. Durum eşitliği: i M; j N () dvxij c = V dt Rx + C( Nr( j) Çıkışı eşitliği: xij + B( j; v ukl C( Nr( j) + I A( j; v ykl Vyij(t)=/( v xij (t)+ - v xij (t)- ), i M; j N () Giriş eşitliği: Vuij(t) =Eij, i M; j N (3) Kısıtlama durumları: v xij (o), i M; j N (4) vu ij, i M; j N (5) Parametrik kabuller: A(j; = A(l;j); i M; j N (6) C >, Rx > (7) Şekil. İki boyutlu (3x3), HYSA gösterimi HYSA ı temel foksiyou, herhagi bir giriş görütüsüü isteile amaca uygu bir çıkış görütüsüe döüştürmektir. HYSA ile elde edile çıkış görütüsüü her bir pikseli veya + değerleri ile sıırladırılır. Giriş resmi ise, isteirse rekl isteirse gri seviyelerie de sahip olabilir. HYSA da geçirile bir gerekli başlagıç ve diğer koşulları sağlaması durumuda her zama kararlı sabit bir durum oktasıa yaklaşır. HYSA larda her bir hücre ağırlıklı toplama yapa doğrusal bir giriş birim doğrusal bir diamik ara birimi ve parçalı (geellikle üç parçalı) orijie göre simetrik bir çıkış birimide oluşur. HYSA ağları devre elemaları ile gösterilir ve bir hücreye karşılık gele elektrik devreside u giriş, x durum ve y çıkışı taımlamaktadır. HYSA da ki bir hücrei diamiklerii çıkış geri beslemesii etkisii belirleye A(j; parametresi ile girişi kotrol etkisii belirleye B(j; parametreleri oluşturur. Bu parametreler ayrıca A(j; geri besleme ağırlık katsayısı ve B(j; giriş ağırlık katsayısı olarak da adladırılırlar.. MATERYAL VE METOD Çalışma alaı olarak seçile İstabul şehri 4 o N ve 9 o E e yerleşmiş ola, 57 km lik alaa sahip bir metropoldür. Modelleme çalışmasıda İstabul ili Aksaray ilçesi hava kirliliği ölçüm istasyouda kaydedile ve İstabul Büyükşehir Belediyesi Çevre Koruma ve Kotrol Müdürlüğü de temi edile, 3 yılıa ait hava kirletici parametreler kullaılmıştır. Modelde kullaıla meteorolojik parametreler ise İstabul Meteoroloji Bölge Müdürlüğüde temi edile, Florya meteoroloji istasyoua ait verilerdir. Kullaıla 8 meteorolojik ve 6 kirletici parametrei 3 yılıa ait gülük ortalama, miimum, maksimum değerleri ile her bir Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt, No, 6

3 İstabul İli Tropsoferik Ozo (O 3 ) Kosatrasyolarıı Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle Modellemesi H.K. Özca vd. değişkeii birimi ve kısaltmaları Tablo de verilmiştir. 3 yılı boyuca ölçüle veriler HYSA yapısı eğitim ve test aşamalarıda kullaılmak üzere düzelemiş ve Siir Ağ Model Yapısı MATLAB 6.5 programı kullaılarak çalıştırılmıştır. Tablo de belirtile tüm parametreler kullaılarak bir gü soraki O 3 kosatrasyou HYSA modelleme tekiği ile tahmi edilmiştir. Çalışmada o güü verileri giriş değişkeleri ertesi güü ozo değerleri ise çıkış değişkei olarak kullaılmıştır. Veriler Ocak 3 ve 3 Aralık 3 tarihleri arasıda sıralamış ve temi edile bu değişkeleri eksik verileri çıkarılarak hepsii buluduğu toplam 3 veri eğitim ve test işlemleride kullaılmıştır. Eğitim içi giriş matrisi 4x7 boyutuda, test içi ise 4x49 boyutudadır. Gülük ozo tahmileri içi eğitim ve test aşamalarıda kullaıla model yapısı Tablo de verilmiştir... İstatiksel Parametreler İstatiksel parametreler, Hücresel Yapay Siir Ağ modellerii tahmilerii performasıı değerledirmek içi kullaılmıştır. Çalışmada beş farklı istatistiksel ifade taımlamıştır. Bular: ortalama mutlak hata (MAE), ortalama hata karesi kökü (RMSE), ortalama hata eğilimi (MBE), yaklaşım ideksi (d) ve korelasyo katsayısı (r) ifadeleridir ve gözlee- tahmi edile değerler arasıda yapıla hesap soucu buluurlar. İstatiksel hesaplamalarda aşağıdaki formüller kullaılmışlardır. MAE = RMSE = r = Bias = Ö i T i Ö i T i ( Öi Ti ) ( Öi Ö) (8) (9) () ( Ö i T i ) ( Öi Ti ) ( Ö Ti + Ö Öi ) () d = () Burada, Öi ve Ti i. güdeki ölçüle ve tahmi edile kosatrasyou, Ö ise ölçüle değerleri ortalamasıı ifade etmektedir. 3. BULGULAR Modelde kullaıla ozo kosatrasyolarıı Ocak 3 Aralık 3 tarihleri arasıda ölçüle değerlerii zamasal değişimi Şekil de gösterilmiştir. Ozo parametresii tahmi edilmesi içi kullaıla bütü değişkeleri kedi aralarıda ve ozo ile ilişkileri SPSS.5 istatistik programı ile hesaplamış ve Tablo 3 de verilmiştir. Tablo. Modelde kullaıla parametreleri ölçüle miimum, maksimum ve ortalama değerleri Parametre Kısaltma Birim Max Mi Ort Kükürt dioksit SO µg/m Partikül Madde PM µg/m Karbo mooksit CO µg/m Azot oksit NO µg/m Azot dioksit NO µg/m Ozo O 3 µg/m Sıcaklık SIC o C 8,8 -,8 4,4 Nem NEM % 95,7 43,3 7, Basiç BA mbar 5,3,3 6,6 Güeş Süresi GSÜR Saat 3,8 6,7 Kapalilik KAP -, 4,49 Ort Rüz.Yöü* RYÖN K.Batı Ort Rüz. Hizi RHIZ m/s 6,,4,6 Yağış YAĞ mm 3,8,7 *Ortalama rüzgar yöü değerleri rüzgar gülleri kullaılarak sayısal hale getirilmiştir. Tablo. Hücresel Yapay Siir Ağ (HYSA) modellemeside kullaıla veri setleri ve model yapıları Model Giriş veri seti Çıkış verisi HYSA SIC (t), RHIZ (t), GSÜR (t), RYÖN (t), BA (t), AP (t), YAG (t), CO (t), SO (t), NO (t), NO (t), PM (t), EM (t), O 3(t) SIC (t+), RHIZ (t+), GSÜR (t+), RYÖN (t+), BA (t+), KAP (t+), YAG (t+), CO (t+), SO (t+), NO (t+), NO (t+), PM (t+), NEM (t+), O 3(t+) Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt, No, 6 4

4 H.K. Özca vd. İstabul İli Tropsoferik Ozo (O 3 ) Kosatrasyolarıı Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle Modellemesi Ozo kos Zama Şekil. Model çalışmasıda kullaıla ozo kosatrasyolarıı (µg/m 3 ), gülük ortalamalarıı zamasal değişimi Tablo 3. Modelleme çalışmasıda kullaıla bütü parametreleri birbirleri ile ola korelasyoları O 3 SO PM CO NO NO SIC KAP NEM BAS GSÜR RYON RHIZ YAG O 3 -,436 -,4 -,3 -,349 -,7,574 -,458 -,458 -,34,6 -,4 -,6 -,4 SO -,436,35,97,48,39 -,46,93,47,3 -,347 -,9 -,7,4 PM -,4,35,86,54,45 -,57 -, -,37 -,68,94 -,5 -,387 -, CO -,3,97,86,354,7 -,338,97,4 -,4 -,6,93,47,3 NO -,349,48,54,354,48 -, -,94,4 -,3 -,93,4 -,344 -,73 NO -,7,39,45,7,48 -,5 -,,3 -,56,,4 -,5 -,5 SIC,574 -,46 -,57 -,338 -, -,5 -,596 -,564 -,3,73 -,8 -,8 -,33 KAP -,458,93 -,,97 -,94 -, -,596,665 -,75 -,89,,359,3 NEM -,458,47 -,37,4,4,3 -,564,665 -,4 -,697,9,4,38 BAS -,34,3 -,68 -,4 -,3 -,56 -,3 -,75 -,4,47 -,49 -,67,3 GSÜR,6 -,347,94 -,6 -,93,,73 -,89 -,697,47 -,33 -,4 -,38 RYON -,4 -,9 -,5,93,4,4 -,8,,9 -,49 -,33 -,43, RHIZ -,6 -,7 -,387,47 -,344 -,5 -,8,359,4 -,67 -,4 -,43,74 YAG -,4,4 -,,3 -,73 -,5 -,33,3,38,3 -,38,,74 Tablo 3 de de görüleceği gibi güeşleme süresi ile ozo arasıda,6 gibi yüksek bir korelasyola buluurke, rüzgar hızı düşük -,6 gibi düşük bir korelasyoa sahiptir. Tablo 3 de ki değişkeleri ozo ile ola korelasyoları : GSÜR>SIC>NEM>KAP>SO >NO>CO>YAĞ>NO >PM>BAS>RYÖN>RHIZ şeklide oluşmaktadır. HYSA model yapısı, oluşturula P ve T matrisleri ile isteile çıkış değerlerii elde edilmesi amacıyla eğitilmiştir. Komşulu r = seçilerek model çalıştırılmış ve eğitim soucuda elde edile A, B, ve I katsayıları aşağıda suulmuştur.,4,36,77 A =,6,845,6,77,36,44 -,94 -,5 -,6 B = -,8,9 -,8 -,6 -,5 -,94 I= [,9] Elde edile bu katsayılar test setie uygulamış ve test veri seti içi model souçlarıa ulaşılmıştır (Şekil 3). Model tahmileri ile gerçek değerler arasıdaki sapmalar esas alıarak hesaplaa istatiksel performas değerledirme parametreleri Tablo 4 te verilmiştir. Model yapısı içi model tahmi hatalarıı frekas dağılımları Şekil 4 te gösterilmiştir. Frekas dağılımları icelediğide HYSA modellemesi ile bulua kosatrasyoları hata frekaslarıı ormal bir dağılım gösterdiği görülmektedir. Model souçlarıı geliştirilmesi amacıyla eğitim Tablo 4. HYSA modelii tahmi souçları ile gerçek ölçüm souçları arasıdaki yakılığı istatistiksel değerledirmesi Model Yapısı r ORT BİAS MAE RMSE d HYSA.68 5,48 4,63,48 56,9,76 4 Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt, No, 6

5 İstabul İli Tropsoferik Ozo (O 3 ) Kosatrasyolarıı Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle Modellemesi H.K. Özca vd. Eğitim Veri Seti Model Souçları Ozo Kos Güler Öçüle Değer Model Tahmii Test Veri Seti Model Souçları Ozo Kos Güler Ölçüle Değer Model Tahimi Şekil 3. HYSA modellemesi eğitim ve test çalışması soucu tahmi edile ozo kosatrasyolarıı 3 yılı süresice gülük değişimi A =, şartlarıda daha iyi bir model çıktısı elde edilmiştir. 4. TARTIŞMA VE SONUÇ Şekil 4. HYSA model yapısı içi ozo tahmileri hatalarıı frekas dağılımı aşaması soucuda elde edile A geri besleme matrisi farklı değerler deeerek test veri seti çalıştırılmıştır. Bu amaçla A =,5, A =,, A =, değerleri ile model test edilmiştir. Bu durumlar içi model çıktıları Şekil 5, Şekil 6 ve Şekil 7 de görülmektedir. Şekil 5, 6 ve 7 icelediğide A matrisii değeri küçüldükçe modeli tahmi oraıı arttığı görülmektedir. A =, değeri iç A =,5 ve Bu çalışmada, öemli bir hava kirletici ola ozo, başlıca kirletici parametreler ve meteorolojik faktörler ile hücresel yapay siir ağ (HYSA) yapısı kullaılarak modellemiştir. Şekil 3, 5, 6 ve 7 de ki model çıktıları ve Tablo 4 deki istatiksel ifadeler veri işlemede kullaıla HYSA tekiğii hava kirliliği modellemeleride kullaılabileceğii göstermektedir. Ozo tahmiide kullaıla atmosferik parametreleri yıllık değişimleri modelde dikkate alımıştır. Veri kayıt süresii arttırılmasıı modeli duyarlılığıyla doğru oratılı olması muhtemeldir. Fakat bu çalışmada modeli hatalarıı e aza idirmek içi 4 mevsimi ve tüm atmosfer şartlarıı sağlayacak şekilde veri modele girilmiştir. Her türlü (kış, yaz ve bahar döemlerie ait) atmosferik ve meteorolojik değişkei uygulamış olması modeli tutarlılığı açısıda öem teşkil etmektedir. Çalışmada modeli tahmi kabiliyetii ifade ede r değeri,68 olarak bulumuştur (Tablo 4). Spellma, İgiltere i Lodra, Harwell, Birmigam ve Leeds ketleri içi yaptığı ozo tahmileride YSA yapısıı kullamış ve elde ettiği souçlardaki r (korelasyo katsayısı) değeri Lodra içi,77, Harwell içi,7, Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt, No, 6 43

6 H.K. Özca vd. İstabul İli Tropsoferik Ozo (O 3 ) Kosatrasyolarıı Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle Modellemesi Ozo Kos Güler Ölçüle Değer Model Tahmileri Şekil 5. A =,5 içi HYSA model çıktısı Ozo Kos Güler Ölçüle Değer Model Tahmii Şekil 6. A =, içi HYSA model çıktısı Ozo Kos Güler Ölçüle Değer Model Tahmileri Şekil 7. A =, içi HYSA model çıktısı Birmigam içi,53 olarak bulmuştur [6]. Garder tarafıda yapıla bir ozo modellemesi çalışmasıda ise korelasyo katsayıları,-,6 arasıda değişe değerlerde bulumuştur [5]. Literatürde ozo kosatrasyolarıa yöelik modelleme çalışmaları icelediğide bu çalışmada elde edile korelasyo katsayısıı (r =,68) literatürle uyumlu ve iyi bir modellemeyi ifade ettiği görülmektedir. Hava Kirliliği alaıda uygulaa bu modeli amacı, ozo kosatrasyolarıa meteorolojik faktörleri ve diğer kirletici parametreleri etkilerii belirlemektir. Çalışmaı diğer bir hedefi de, İstabul keti verileri ile kurula modeli farklı güler iç farklı zama periyotlarıda ozo kosatrasyolarıı tahmi edilmeside kullaılmasıdır. Souç olarak; 8 farklı meteorolojik ve 6 kirletici parametre değerleri ile O 3 kosatrasyou değişimii HYSA modeli ile başarılı bir şekilde temsil edildiği ortaya komuştur. Literatürde ozo kosatrasyolarıı modellemesi kousuda yapılmış çalışmalar yapay siir ağları (YSA) uygulamalarıa yöeliktir [4-7, 9,, 5]. Literatür taramamız soucuda; görütü ve veri işlemede oldukça fazla kullaıla hücresel yapay siir ağlarıı (HYSA), hava kirliği modellemeside rastlaa bir uygulama alaı olmadığı gözlemiştir. Bu kapsamda çalışmaı yei ve geliştirilebilir bir 44 Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt, No, 6

7 İstabul İli Tropsoferik Ozo (O 3 ) Kosatrasyolarıı Hücresel Yapay Siir Ağ Yötemiyle Modellemesi H.K. Özca vd. kou ve bu kouda çalışa araştırmacılara örek olabilecek bir uygulama alaı olduğu düşüülmektedir. KAYNAKLAR. Eryılmaz, E., İstabul da Gece Ozou, Yüksek Lisas Tezi İstabul Tekik Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü,.. Tecer, L., İstabul Keti Fotokimyasal Smog Mekaizmasıı Modellemesi Doktora Tez Cumhuriyet Üiversites. 3. Tirabass T., Pelliccio A. ve Garazzo, C., Couplig of Neural Network ad Dispersio Models: a Novel Methodology for Air Pollutio Models, It. J. Eviromet ad Pollutio, Cilt, No.-6, 36-46, Wahab-Abdul, S.A. ve Al-Alaw S.M., Assessmet ad Predictio of Trophospheric Ozoe Cocetratio Levels Usig Artificial Neural Networks, Evirometal Modelig & Software, Cilt 7, pp 9-8,. 5. Garder, M.W., Dorlig S.R., Statistical Surface Ozoe Models; a Improved Methodology to accout for Noliear Behavior Atmospheric Eviromet, Cilt 34, -34,. 6. Spellma G., A Applicatio of Artificial Neural Networks to the Predictio of Surface ozoe Cocetratios i the Uited Kigdom, Applied Geography, Cilt 9, 3-36, Comrie A. C., Comparig Neural Networks ad Regressio Model for Ozoe Forecastig, Joural of Air ad Waste Maegemet Associatio Cilt 47, , Jorquera H., Ricardo P.,Cipriao A., Espejo A., Letelier M.V., ad Acua G., Forecastig Ozoe Daily Maximum Levels At Satiago, Chile, Atmospheric Eviromet, Cilt. 3, 67-7, Elkamel A., Wahab-Abdul S.A., Bouhamra W., Alper E., Measuremet ad Predictio of Ozoe Levels Aroud a Heavly Idustrialized Area; A Neural Network Approach, Advaced i Evirometal Reserch, Cilt 5,.47-59,.. Ruiz Suarez J.C., Mayora-Ibarra O.A., Torres- Jimees J. ve Ruiz Suarez L.G., Short Term Ozoe Forecastig by Artificial Neural Networks, Advaces i Egieerig Software, Cilt 3, 43-49, Chua L.O., Yag L.,. Cellular Neural Networks Applicatio, IEEE Trasactios o Circuits ad Systems Cilt 35 (), 73-9, Şahi U., Uça O.N., Tolluoğlu O., ve Bayat C., İstabul u Hava Kirliliğii Hücresel Yapay Siir Ağ ile Modellemesi, TAINN 4 Turkish Symposium o Artificial Itelligece ad Neural Networks.,4 Izmir, Turkey 3. Albora, A.M., Uca, O.N., Ozme, A.,ve Ozka, T. Separatio of Bouguer Aomaly Map Usig Cellular Neural Network, Joural of Applied Geophysics Cilt 46, 9-4,. 4. Cimagall V. Cellular Neural Networks A Review, Proceedigs of Sixth Italia Workshop o Parallel Architectures ad Neural Networks, Vietri Sul Mare, May -4, 993, Italy 5. Özca H.K, Şahi Ü, Bayat C., Uça O.N İstabul Şehir Atmosferideki Troposferik Ozo (O 3 ) Kirliliğii Yapay Zeka İle Modellemesi, HİTEK 5 Havacılıkta İleri Tekolojiler Sempozyumu, Hava Harb Okulu, İstabul, 5. Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt, No, 6 45