Geri Dön

Kütahya ili güneşlenme şiddetinin yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyonla tahmini

Using artificial neural network and multiple linear regression for estimation of solar radiation in Kutahya, Turkey

  1. Tez No: 571483
  2. Yazar: FERDA AYKUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLAL CEMEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Bu çalışmada Kütahya ili güneşlenme şiddeti yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon kullanılarak tahmin edilmiştir. Güneşlenme şiddeti tahmin etmede girdi parametreleri olarak gün sayısı, sıcaklık, bağıl nem, rüzgâr hızı ve güneşlenme süresi kullanılmış ve farklı kombinasyonlar oluşturularak tahmin modelleri elde edilmiştir. Güneşlenme şiddeti tahmini için oluşturulan modeller 1981-1998 yılları arasında eğitim, 1999-2004 yılları arasında test ve 2005-2010 yılları verileri doğrulama için kullanılmıştır. Güneşlenme süresinin ve hava sıcaklığının girdi olarak kullanıldığı modeller istatistiksel olarak en iyi performansı göstermiştir. Bu çalışmada, geliştirilen yapay sinir ağları modelleri ile çoklu regresyon modelleri karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları ile elde edilen modeller Kütahya ili güneşlenme şiddetini başarılı bir şekilde tahmin etmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the solar radiation in Kütahya province was estimated by using artificial neural networks and multiple linear regression. The number of days, temperature, relative humidity, wind speed and sunshine duration were used as input parameters in estimating the solar radiation and estimation models were obtained by creating different combinations. The models created for the estimation of solar radiation were used for education between 1981-1998, for testing between 1999-2004 and for data validation for 2005-2010. The models using sunshine duration and air temperature as input showed the best statistical performance. In this study, a comparative study was performed between the developed neural network models and multiple regression models. The models of artificial neural networks have successfully estimated the solar radiation of Kütahya province.

Benzer Tezler

  1. Kütahya ili içme sularında radon ve radyum miktarlarının belirlenmesi

    Determination of radon and radium concentrations in the drinking water around the Kutahya city

    HAKAN ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Fizik ve Fizik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. LATİFE ŞAHİN YALÇIN

  2. Kütahya ili su kaynakları ve ekonomik değerlendirilmesi

    The Water sources of Kütahya and economic evaluation

    ŞULE ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    EkonomiDumlupınar Üniversitesi

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI DÜĞER

  3. Kütahya İli eğreltileri üzerinde morfolojik, korolojik ve ekolojik araştırmalar

    The Morphological, chorological and ecological investigations on the ferns of Kütahya City in Turkey

    ADNAN ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    BiyolojiDumlupınar Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN NURİ BENLİOĞLU

  4. Kütahya ili güneş potansiyelinin belirlenmesi ve düzlemsel kollektör optimizasyonu

    Solar potantial designation of Kütahya city and plane collector optimization

    HALE CENGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Makine MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN KÖSE

  5. Kütahya ili elektrik puant yük tahmini

    Electrical peak load forecasting in Kütahya

    ATAKAN NALBANT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ ASLAN