Forecasting natural gas consumption by time series methods
Zaman serileri metotlarıyla doğalgaz tüketiminin tahmini
- Tez No: 244898
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER FAHRETTİN DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Tahminleme bir değişkene ait öngörüler yapmanın yoludur. Zaman serileri metotları tahminler yapmak için zaman serileri verilerinin analizidir. Bootstrap, bir veri setinden tekrar örnekleme ile yeni bir seri üretimini benzeten sayısal bir metottur. Bu çalışmada İstanbul ve Türkiye'nin doğalgaz tüketimleri zaman serileri metotları kullanılarak tahmin edilmiştir. Doğalgaz tüketim verileri İstanbul Gaz Dağıtım A.Ş. (İGDAŞ), Boru Hatları ile Petrol Taşıma A.Ş. (BOTAŞ) ve Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) `dan temin edilmiştir. Üssel yumuşatma, Winters' metodu ve Box-Jenkins metotları gibi zaman serileri metotları kullanılarak gelecek İstanbul ve Türkiye doğalgaz tüketim değerleri değişik zaman aralıkları üzerinden tahmin edilmiştir. Bu metotlar ilgili zaman serisi verisine uyan en iyi metodu belirlemek için karşılaştırılmıştır. İstanbul için değişik doğalgaz tüketim senaryoları bootstrap metodu kullanılarak üretilmiştir.
Özet (Çeviri)
Forecasting is the way of making predictions about a variable. Time series methods are utilized to make forecasting. The bootstrap method is a method of computational inference that simulates the creation of new data by resampling from a single data set. In this study natural gas consumptions of Istanbul and Turkey are forecasted by using time series methods. The natural gas consumption data are provided by Istanbul Gaz Dagitim A.S. (IGDAS), Boru Hatlari ile Petrol Tasima A.S. (BOTAS), and International Energy Agency (IEA). Time series methods such as exponential smoothing, Winters? forecasting and Box-Jenkins methods are used to predict future natural gas consumption values of Istanbul and Turkey on different time periods. These methods are compared in order to determine the best fitted one to related time series data. Different natural gas consumption scenarios about Istanbul are generated by using bootstrap method.
Benzer Tezler
- Erzurum ilindeki doğalgaz tüketiminin zaman serileri analizi ile incelenmesi ve bir uygulama
An analysis of natural gas consumption of Erzurum by using time series and an application
SİNAN ÖZTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAFER ÇELİK
- İstatistik ve yapay zeka teknikleri ile enerji tüketiminin tahmini: Sakarya doğal gaz tüketiminin uygulaması
Demand forecasting of energy consumption with statistical and artificial intelligent techniques: Sakarya natural gas consumption application
MUSTAFA AKPINAR
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Modelling and forecasting the energy demand for Turkey
Türkiye için enerji talebi modellemesi ve tahmini
İSMAİL KAVAZ
Doktora
İngilizce
2018
EkonometriAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL TANAS KARAGÖL
- Cross-market analysis of deep learning models for electricity price forecasting
Elektrik fiyat tahmini için derin öğrenme modellerinin piyasalar arası analizi
ÇAĞATAY BERKE BOZLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CLAUDIA FERNANDA YAŞAR
- Dünyada ve Türkiye'de enerji sektörünün genel durumu ve Türkiye'nin elektrik enerjisi üretim ve tüketim tahminleri
General situation of the energy sector in the world and in Turkey and forecasts for Turkey's production and consumption of electrical energy
ERİNÇ ŞENER