Geri Dön

En küçük kareler destek vektör makineleri ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik tüketim tahmini ve modellemesi

Modeling and forecasting of Turkey's long term electricity consumption with least square support vector machines

  1. Tez No: 321563
  2. Yazar: FAZIL KAYTEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektrik Tüketimi, En Küçük Kare-Destek Vektör Makinaları, EKK-DVM, YSA, Yapay sinir ağları, Electricity consumption, Least-Square Support Vector Machine, LS-SVM, ANN, Electric consumption, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Elektriksel enerji kaynaklarını yönetmek karmaşık bir görevdir. Enerji kaynak planlamasının en önemli parçası bölgesel ve ulusal hizmet alanlarında gelecekteki elektrik tüketiminin tahminidir. Doğru tüketim modelleri devletlere satın alma, elektrik güç üretimi ve altyapı geliştirme kararlarını içeren önemli kararlar almaya yardımcı olur. Bu çalışma çoklu lineer regresyon analizi(ÇLR), yapay sinir ağları(YSA) ve en küçük kareler destek vektör makineleri(EKK-DVM) metotları kullanılarak 2018 yılına kadar Türkiye'nin net elektrik tüketiminin tahmini ile ilgilidir. Kurulu güç, brüt elektrik üretimi, nüfus ve toplam abone sayısı bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. EKK-DVM ile bulunan sonuçlar, ÇLR ve YSA teknikleri sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Bulunan sonuçlar EKK-DVM'nın elektrik enerjisi tüketiminde iyi bir tahmin aracı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Managing electrical energy supply is a complex task. The most important part of energy resource planning is forecasting of the future electricity consumption in the regional or national service area. Accurate consumption models help government to make important decisions including decisions on purchasing, generating electric power and infrastructure development. This study deals with estimation of the net electricity consumption of Turkey until the year 2018 based on multiple lineer regression analysis(MLR), artificial neural network(ANN) and least square-support vector machines(LS-SVM) methods. Installed capacity, gross electricity generation, population and total subscribership are selected as independent variables. The results obtained by LS-SVM are compared to those obtained by MLR and ANN technique. It is shown that, LS-SVM is a good forecasting tool for forecasting of electric energy consumption.

Benzer Tezler

  1. 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    FERHAN ŞENOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İlk ve Acil YardımGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN

  2. Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği

    The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning

    NEVİN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ

  3. Organize sanayi bölgelerinde iş güvenliği sorunlarının teknik ve bilimsel araştırılmasında bir yöntem önerisi

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET ALİ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. İBRAHİM BOYNUKALIN

  4. Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları

    Başlık çevirisi yok

    ATBİMOĞLU ADALET

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZiraatEge Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RUHİNAZ GÜLCAN