İç Anadolu Bölgesi için modern kontrol yöntemleri ile rüzgar hızı tahmini: Kırşehir bölgesi örneği
Wind speed with modern control method for Central Anatolia Region estimated: Kırsehi̇r region study
- Tez No: 418462
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT LÜY, DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇAM, DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hücresel yapay sinir ağları, Yapay sinir ağları, Cellular artificial neural networks, Artificial neural networks
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Türkiye'de rüzgar enerjisi üretiminin yaygınlaşması ve mevcut üretimin verimliliğinin artırılabilmesine yönelik olarak kısa vadeli rüzgar hızı tahmini yapılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda Kırşehir ili kapsamında 1975-2010 yılları arasındaki sıcaklık, nem ve basınç değerleri kullanılarak rüzgar hızı tahmini gerçekleştirilmiştir. Araştırmada analiz yöntemi olarak ileri beslemeli geri yayılımlı Yapay Sinir Ağları ve buna ilişkin iki farklı algoritmadan elde edilen bulgular karşılaştırılmıştır. Levenberg - Marquardt (LM) ve Resilient Back Propagation (RBP) algoritmalarının karşılaştırmasında Ortalama Hata Karekök (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Mutlak Hata Oranları Ortalaması (MAPE) değerleri esas alınmıştır. Buna göre her iki algoritmanın performansının birbirine çok yakın olduğu ve Resilient Back Ppropagation öğrenme algoritmasının nispeten daha iyi sonuçlar verdiği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study according to enhance the widening of wind energy production efficiency in Turkey, short term wind speed prediction is aimed. According to this scope temperature, humidity and pressure values in Kırşehir city between 1975-2010 years, has been used to do the prediction of wind speed. In the study, feed forward back - propagation neural networks analyze method has been used and data resulted from Levenberg-Marquardt (LM) and Resilient Back Propagation (RBO) algorithms. According to the comparison of those two different algorithms, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) has taken account as constant. According to this, both two algorithm's performances are quite similar to each other and resilient back propagation learning algorithms provide much better results have been noted.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Lise tür ve kolunun yükseköğretimde akademik başarıya etkisi (Kovaryans analizi ile ilgili bir deneme)
Başlık çevirisi yok
EZEL TAVŞANCIL
Doktora
Türkçe
1989
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Planlaması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN AKHUN
- Билим, илим жана маданият тармагындагы Кыргызстан менен Түркиянын кызматташтыгы (1992-2012 жж.)
Kırgız Cumhuriyeti ile Türkiye Cumhuriyeti arasında eğitim, bilim ve kültürel ilişkiler (1992-2012)
KADRİ AĞGÜN
Doktora
Kırgızca
2016
TarihKyrgyz State Unıversıty Named After I ArabaevTarih Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÖLÖBEK ABDRAHMANOV
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU
- Formation of an Ottoman town in the Balkans; the case study of Kavala
Balkanlarda bir Osmanlı şehrinin kuruluşu; Kavala örneği
VELIKA IVKOVSKA