Geri Dön

Sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları algoritmalarının Antalya iline ait elektrik yük tahmini özelinde analitik olarak değerlendirilmesi

An analytic evaluation of frequently used artificial neural network algorithms based on the electricity load forecast of Antalya province

PDF İndir

  1. Tez No: 416224
  2. Yazar: YALÇIN KAPLAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT, YRD. DOÇ. DR. FİKRET KORHAN TURAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Kemerburgaz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak Antalya iline ait elektrik yük tahmini baz alınıp algoritmalar değerlendirilmiştir. Çalışmada oluşturulan elektrik yük modeli MATLAB programı YSA araç kutusu ile geri beslemeli 3 katmanlı bir ağ olarak tasarlanmış ve çözülmüştür. Modelde kullanılan giriş verileri 2001-2011 yılları arasındaki aylık ortalama Elektrik (E), Sıcaklık (S), Nem (N), Basınç (B) ve Nüfus (P) değerlerini kapsamaktadır. Modelde E-S-N-B, E-S-N, E-B-N, E-B-S ve E-S-B-P giriş verileri kullanılmış olup, Levenberg-Marquardt (LM), Gradient-Descent (GD), Resilient Propagation (RP), Gradient-Descent-Momentum (GDM), Gradient-Descent-Adaptive (GDA) ve Gradient-Descent-Adaptive-Momentum-Rate Backpropagation (GDX) algoritmaları yardımıyla otuz adet tahmin değeri elde edilmiştir. Elde edilen değerler ile hesaplanan ortalama karekök hatası değeri (OKH), iterasyon sayısı, işlem süresi gibi kriterleri baz alan bir Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) modeli geliştirilmiş ve sıklıkla kullanılan bu YSA algoritmaları sıralanmıştır. Diğer çalışmalardan farklı olarak YSA modeli üç veya dört girişli olarak çalıştırılmış ve sıklıkla kullanılan YSA algoritmaları Antalya ili vaka çalışması üzerinden birçok-kriterli karar verme aracı olan AHS yöntemi ile değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, Artificial Neural Networks (ANN), using Turkey's Antalya Province is located in the southern region of electric load forecasting, based algorithms have been evaluated. In this study, the electrical model of MATLAB neural network toolbox and a feedback network is designed with three floors and has been resolved. Electrical (E), temperature (S), humidity (N), pressure (B) and population (P) values to the input data used in the model between the years of 2001-2011. In the model, preparing the grant application ESBN, ESN, EBN, EBS and ESBP input data was used. Thirty Algorithms predicted values were obtained with the help Levenberg-Marquardt (LM), Gradient-Descent (GD), Resilient Propagation (RP), Gradient-Descent-Momentum (GDM), Gradient-Descent-Adaptive (GDA) and Gradient-Descent-Adaptive-Momentum-Rate Backpropagation (GDX). Root mean square error (RMSE) was estimated with the values obtained. RMSE, the number of iterations, such as processing time criteria on which to base an Analytical Hierarchy Process (AHP) model is developed. ANN commonly used algorithms are evaluated. In this study, ANN model was run with three or more inputs and ANN algorithms commonly used case study of Antalya province many-criteria decision-making tool was evaluated by the AHP method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    796398

    Yapay sinir ağı eğitimi için çoklu evren optimizasyonu ve tavlama benzetimi algoritması ile yeni bir melez meta-sezgisel model önerisi

    A new hybrid meta-heuristic model proposal with multiverse optimization and simulated annealing algorithm for artificial neural network training

    ÖMER YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN

  2. Tez No

    857746

    Metasezgisel Aquila optimizasyon algoritması temelli yapay sinir ağı sınıflandırıcı modeli

    Metaheuristic Aquila optimization algorithm based artificial neural network classifier model

    ŞEYMA HASBOLAT ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN KAYHAN

  3. Tez No

    596538

    Türkiye enerji sektörünün stratejik konumu ve yapay sinir ağı modelleriyle enerji tüketiminin tahmini

    Turkish energy sector strategic position and neural network prediction of energy consumption models with

    HATİCE GENÇ KAVAS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EnerjiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN

  4. Tez No

    371835

    Development of new learning algorithms for spiking neural networks

    Darbeli yapay sinir ağları için yeni öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi

    YEŞİM ÖNİZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA OKYAY KAYNAK

  5. Tez No

    828206

    Üretim firmalarında talep tahmini için makine öğrenim algoritmalarının kullanılması

    Using machine learning algorithms for demand forecasting in manufacturing fFirms

    MİRAY BETÜL YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU

Geri Dön