Estimation of electricity energy production: Karbala example
Elektrik enerjisi üretiminin tahmini: Kerbala örneği
- Tez No: 777533
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Regresyon analizi, Ridge regresyon, Varyans, Çoklu bağlantı, Regression analysis, Ridge regression, Variance, Multicollinearity
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Regresyon analizinde temsil edilen istatistiksel tahmin süreçleri ve diğer istatistiksel süreçler, onun hakkında yazdıkları çok sayıda ve farklı türleri ve bölümlerine rağmen, yaşamın eklemlerinin gelişmesiyle daha önemlidir. Özellikle incelenen veriler Çoklu-Eş-doğrusallık probleminden muzdarip olduğunda. Ve günlük hayatımızda, özellikle ekonomik olanlar olmak üzere, bu sorundan muzdarip birçok olgunun varlığı, bu nedenle tez, Sıradan En Küçük Kareler yönteminin (OLS) regresyon modeli olan regresyon katsayılarını tahmin etme yöntemlerini karşılaştırmaya geldi ve sırt regresyon modeli. Çoklu doğrusal modellerin katsayıları, Sıradan En Küçük Kareler yöntemi (OLS) ve sırt regresyon yöntemi kullanılarak tahmin edildi. Varyans şişirme faktörü VIF, problemin model verilerinde olup olmadığını belirlemek için kullanılmıştır. parametre. Farklı yöntemler arasındaki karşılaştırma, ortalama kare hatası MSE, p değeri ve artıklar aracılığıyla yapılır. Yöntemleri pratikte uygulamak için, elektrik enerjisi üretim istasyonlarından birinde elektrik enerjisi üretiminin 50 gözleminden oluşan rastgele bir örnek çizilmiş, elektrik enerjisi üretimini etkileyen faktörleri incelemek için y: Elektrik Enerjisi (tepki değişkeni) ve birkaç bağımsızdır. değişkenler (X1:Kara Yağ, X2: Gazyağı, X3:Motor Yağ, X4:Kimyasallar, X5:Çalışma, X6:İş için Ek Ücret, X7:Ortalama Aylık Sıcaklık)ve çoklu -lineerlik probleminde, Çalışma kapsamındaki verilerimizin regresyon modelini tahmin etmede Ridge regresyon yönteminin sıradan en küçük kareler yöntemine göre daha iyi olduğu sonucuna ulaşılmış, en düşük MSE elde edilmiş ve verilerdeki çoklu doğrusallık sorunu çözülmüştür.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a comparison and an evaluation of the performance of different regression analysis methods for estimating electricity energy production. In particular, it compares the performance of the OLS method and the Ridge regression method by analyzing the relationship among several independent variables and electricity energy production. The study employs metrics like Mean Squared Error, p-value, and Coefficient of Determination to compare the results. Additionally, the Variance Inflation Factor is used to identify any multicollinearity issues present in the data. The study is based on a random sample of (50) observations of electricity energy production from a power station. Seven independent variables (black oil, additional wages, engine oil, chemicals, operating cost, maintenance fee, and kerosene) are considered in the analysis, and their relationship with the electricity energy production (response variable) is examined. The sample was chosen to represent a real-world scenario and to provide a representative view of the factors affecting electricity energy production. The results of the study show that the Ridge regression method outperforms the OLS method in terms of MSE and the ability to handle multicollinearity issues. The use of Ridge regression allows for a more accurate estimation of electricity energy production and can be useful in making decisions related to energy production and consumption. The conclusion suggests that Ridge regression is a better option for estimating electricity energy production and can be used as a tool for managing energy resources.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir kalkınma doğrultusunda elektrik tüketimi ve rüzgâr türbini üretiminin tahminlenmesi ve ekonomik analizi
Forecasting and economic analysis of wind turbine production and electricity consumption in line with suntainable development
SÜLEYMAN ATILGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EnerjiBatman ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER ALIM
- Estimation of the medium and long term financial investments for the Turkish electric power sector
Elektrik enerji sektöründe uzun ve kısa dönem yatırım ve tahminleri
ERGÜN DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU
- Güneş ve rüzgâr enerji santrallerinde üretim değerlerinin iklim parametrelerine bağlı olarak yapay zekâ yöntemleri ile tahmini ve güneş enerjisi fizibilite yazılımının geliştirilerek üretim tahmininin yapılması
Estimation of production values in solar and wind power plants with artificial intelligence methods based on climate parameters and production estimation by developing solar energy feasibility software
AYTEN GEÇMEZ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇETİN GENÇER
- Ges içeren bir tekstil işletmesinin elektrik üretim ve tüketiminin makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Machine learning based estimation of electricity production and consumption of a textile facility containing sepp
HAKAN POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ELDOĞAN
- Katar 2030 yılı elektrik üretim kapasitesinin güneş enerjisi ile arttırımı: Çatı üstü güneş sistemi tasarımı ve çevreye katkısı
Enhancing Qatar's 2030 electricity production capacity through solar energy: Design and environmental impact of rooftop solar systems
EMİR ÇUBUKÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ İPEK