Gelişen Dünya’da sanayinin ve insan nüfusunun artması çevre kirliliği açısından risk oluşturmaktadır. Bu çalışmada, hava kirliliğine neden olan Kükürt Dioksit (SO₂) ve Partikül Madde (PM10) verileri kullanılarak, PM10 ve SO2 tahmini yapılmıştır. Ayrıca metot olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) geri beslemeli ağ yapısı içinde Levenberg - Marquardt öğrenme algoritması kullanılmıştır. Bulunan sonuçlar ile gerçek değerler karşılaştırılmış ve ortalama karekök hatası (OKH) bulunmuştur. Bulunan OKH değerleri < 0,04 olarak tespit edilmiştir. Bu çalışma ile hava kirliliğine neden PM10 ve SO2 maddelerini, önceden tahmin edilmesi amaçlanmıştır

In the developing world, industry and human population growth poses a risk in terms of environmental pollution. In this study; using the data of Sulfur Dioxide (SO ₂) and Particulate Matter (PM10) with cause air pollution to PM10 and SO2 were estimated. As Method, artificial neural networks (ANN) feedback network structure learning algorithm which was used Levenberg - Marquardt. The results were compared with the actual values, and the Root Mean Square Error (RMSE) has been found. RMSE values