Parçacık sürü optimizasyonu ve genetik algoritma kullanarak Türkiye'nin 2050 yılına kadar enerji tüketim tahmininin yapılması
The forecasting energy demand of Turkey by particle swarm optimization and genetic algorithm until 2050
- Tez No: 511124
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, İşletme, Energy, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve genetik algoritma (GA) modern sezgisel optimizasyon teknikleri arasında en önemli optimizasyon teknikleridir. Çalışmada, PSO ve GA modellerini kullanarak 2050 yılına kadar Türkiye'nin enerji talebini tahmin etmek amaçlanmıştır. Çalışmada, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, IEA (Uluslararsı Enerji Ajansı), OECD ve TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) tarafından verilen yıllık veriler kullanılmıştır. PSO ve GA enerji talep modelleri, nüfus, ihracat, ithalat, gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYH) kullanılarak geliştirilmiştir. Tüm modeller lineer ve karesel formda düzenlenmiştir. Türkiye'nin enerji talebi dört farklı senaryoya göre öngörülmüştür. Analiz sonuçlara göre PSO analizi için R^2 değeri lineer modelde % 91,71, karesel modelde % 93,07 bununla birlikte GA analizi içinR^2 değeri lineer modelde % 91,71, karesel modelde % 94,06'lık bir açıklama gücü tespit edilmiştir. Ayrıca karesel modelde ortalama mutlak yüzde hata oranları, PSO için %22,52, GA için %22,74 değerini almıştır. Lewis'e göre bu değerler modellerin kabul edilebilir olduğunu göstermiştir. PSO model değerlerinin GA'ya göre daha iyi tahmin sonuçları verdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Particle swarm optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA) are the most important optimization techniques among various modern heuristic optimization techniques. The study purpose forecast the energy demand in Turkey until the year 2050 using PSO and GA models. The annual data provided by the Ministry of Energy and Natural Resources, IEA (International Energy Agency), OECD, Turkish Statistical Instıtute were used in the study. PSO and GA energy demand forecasting models are developed using population, import, export and gross domestic product (GDP). All models are proposed in linear and quadratic form Turkey's energy demand is projected according to four different scenarios. According the results, we found to for the PSO analysis the〖 R〗^2 values in the linear model was % 91,71, in the quadratic model was % 93,07 at the same time for the GA analysis R^2 values in the linear model was % 91,71, in the quadratic model was % 94,06. Also, in the quadratic model, the mean absolute percent errors were 22.52% for PSO and 22.74% for GA. According to Lewis, these values show that the models are acceptable. It was observed that PSO model values gave better estimation results than GA.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ yöntemlerinin yağış haritaları için mekânsal tahmin başarılarının incelenmesi
Examining the spatial estimation success of artificial intelligence methods for precipitation maps
MUSTAFA HÜSREVOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL BÜLENT GÜNDOĞDU
- Metasezgisel algoritmalar tabanlı enerji talep optimizasyonu
Energy demand optimization based on metaheuristic algorithms
EMRE ELMACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ
- Yapay sinir ağları ve metasezgisel algoritmalar ile Türkiye'ye gelen yabancı turist sayılarının tahmini
Forecasting number of foreign tourist arrivals in Turkey with artificial neural networks and metaheuristic algorithms
ÜMMÜGÜLSÜM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYNUR YONAR
- Rüzgâr enerjisi santral kurulmasında akıllı optimal metot geliştirilmesi
Development of intelligent optimization method for wind power plant installation
İBRAHİM ÇELİK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ
- İnşaat projelerinde harmoni arama yaklaşımıyla bir performans modelinin geliştirilmesi
A performance model development in construction projects using harmony search approach
MOHAMMAD LEMAR ZALMAİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM MANİSALI