IoT tabanlı yapay zekâ yöntemleriyle enerji tüketiminin tahmini ve LSTM-ML karşılaştırması
Energy consumption prediction using IoT-based artificial intelligence methods: A comparative study of LSTM and machine learning models
- Tez No: 1017821
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ MUSTAFA KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Energy, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nesnelerin interneti, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Internet of things, Artificial intelligence and machine learning course, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, veri merkezi ortamını temsil eden simülasyon tabanlı bir IoT veri seti kullanılarak enerji tüketimi tahmini gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında klasik makine öğrenmesi yöntemleri olan Random Forest ve Support Vector Regression (SVR), derin öğrenme yaklaşımı olan Long Short-Term Memory (LSTM) modeli ve hibrit LSTM–SVR mimarisi karşılaştırılmıştır. Model performansı Ortalama Mutlak Hata (MAE), Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, LSTM modelinin tüm hata metrikleri açısından en düşük hata değerlerini üreterek en yüksek tahmin doğruluğunu sağladığını göstermiştir. Elde edilen bulgular, zaman serisi verilerinde derin öğrenme tabanlı modellerin klasik makine öğrenmesi yöntemlerine göre daha başarılı sonuçlar verebildiğini ortaya koymaktadır. Çalışmaya ek olarak 1D-CNN modeli ve Optuna tabanlı hiperparametre optimizasyonu tamamlayıcı deneysel analiz kapsamında değerlendirilmiş; bu analiz, ana model karşılaştırmasının sonuçlarını değiştirmeden alternatif model yapılarını incelemek amacıyla sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, energy consumption forecasting was performed using a simulation-based IoT dataset representing a data center environment. Classical machine learning methods including Random Forest and Support Vector Regression (SVR), the deep learning-based Long Short-Term Memory (LSTM) model, and a hybrid LSTM–SVR architecture were comparatively evaluated. Model performance was assessed using Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Experimental results showed that the LSTM model achieved the lowest error values across all evaluation metrics and provided the highest prediction accuracy. The findings indicate that deep learning-based approaches can outperform classical machine learning methods in time-series energy consumption forecasting problems. A 1D-CNN model and Optuna-based hyperparameter optimization were additionally evaluated as a complementary experimental analysis. This analysis was presented to examine alternative model configurations without changing the main comparative findings of the thesis.
Benzer Tezler
- New edge computing offloading methods for next generation wireless networks
Yeni nesil haberleşme sistemleri için geliştirilen kenar ağlarda bilgi işlem yük boşaltma yöntemleri
BESTE ATAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Memristör tabanlı bellek içi hesaplama devrelerinde sıxor entegrasyonu ile enerji verimliliği ve hız optimizasyonu
Energy efficiency and speed optimization in memristor-based in-memory computing circuits through sixor integration
ELİF ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA GÜLRU ÇAM TAŞKIRAN
- İçeriçumra-Çumra Alibeyhöyüğü (Konya) ovalarının hidrojeoloji incelemesi
Başlık çevirisi yok
HOMAYOUN MOGHİMİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Jeoloji MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiJeoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET GÜZEL
- Konutlarda mekan standartlarına yönelik bir inceleme
Başlık çevirisi yok
MURAT DÜZOVALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
MimarlıkKaradeniz Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENGÜL Ö. GÜR
- Açık kalp cerrahisinde otolog kan transfüzyonunun yeri
Başlık çevirisi yok
ASLI DÖNMEZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1994
Anestezi ve ReanimasyonAnkara ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı