Türkiye ulaştırma sistemlerindeki emisyon değerlerinin analizi ve tahmini
Analysis and forecast of emission values in Turkish transportation systems
- Tez No: 721487
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK CANSIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, İstatistik, Transportation, Civil Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Günümüzde dünya genelinde ulaşım için harcanan enerjinin %95'ten fazlası fosil yakıt kullanan araçlardan oluşmaktadır. Ulaşım sektörü için kullanılan enerji kaynaklarından ortaya çıkan emisyonlar dünya çapındaki emisyonun yaklaşık olarak %20'sine denk gelmektedir. Bu durum çevre kirliliği açısından büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Çevre kirliliğinin büyük bir kısmı hava kirliliğinden meydana gelmektedir. Enerji kaynakları ile yapılan çalışmalar sonucunda ortaya çıkan karbondioksit (CO2), hidrokarbonlar, azot oksitler (NOx) ve kükürtlü bileşenler gibi zararlı emisyonların ozon tabakasının delinmesine ve küresel ısınma gibi ülkemiz ve dünya açısından kötü sonuçlara yol açmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'deki ulaştırma sistemlerinden kaynaklanan emisyon değerlerinin analiz ve tahmini yapılmaktadır. Yapılan bu analizler için yapay sinir ağları (YSA), çok değişkenli lineer regresyon (MLR), bulanık mantık ve logaritmik regresyon yöntemleri kullanılmaktadır. MLR yönteminin lineer, interaction ve purequadratic metotları uygulanmaktadır. Analizler korelasyon katsayısı (R), hataların karelerinin ortalaması (HKO) ve yüzde hata ortalaması (YHO) kriterleri baz alınarak değerlendirilmektedir. Sonuç olarak YSA'dan elde edilen R değeri 0,9809, HKO değeri 8 050 363 681 418,75 ve OYH değeri %4,1555 olarak elde edilmiştir. MLR modelinin lineer metodunun R değeri 0,9855, HKO değeri 4 793 845 004 079,31 ve YHO değeri ise %3,7989 olarak elde edilmiştir. Interaction metodunun R değeri 1,0000, HKO değeri 0,000000004839 ve YHO değeri ise %0,0000000001672 olarak elde edilmiştir. Purequadratic metodunun R değeri 0,9900, HKO değeri 3 314 943 364 316,79 ve YHO değeri ise %2,5781 olarak elde edilmiştir. Logaritmik regresyon yönteminin R değeri 0,9872, HKO değeri 4 236 601 138 306,92 ve YHO değeri ise %3,4057 olarak elde edilmiştir. Bulanık mantık yönteminin R değeri 0,9855, HKO değeri 4 895 753 910 316,73 ve YHO değeri ise %4,9089 olarak elde edilmiştir. Elde edilen tahminler sonucunda en iyi sonucu veren yöntem çok değişkenli lineer regresyon yönteminin interaction metodu olarak gözlemlenmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, more than 95% of the energy consumed for transportation worldwide consists of vehicles using fossil fuels. Emissions from energy sources used for the transport sector account for approximately 20% of worldwide emissions. This situation becomes a major threat in terms of environmental pollution. A large part of environmental pollution consists of air pollution. Harmful emissions such as carbon dioxide (CO2), hydrocarbons, nitrogen oxides (NOx) and sulphurous components resulting from the work done with energy sources lead to depletion of the ozone layer and bad consequences for our country and the world, such as global warming. In this study, the analysis and estimation of the emission values originating from the transportation systems in Turkey are made. Artificial neural networks (ANN), multivariate linear regression (MLR), fuzzy logic and logarithmic regression methods are used for these analyzes. Linear, Interaction and Purequadratic methods of MLR method are applied. The analyzes are evaluated on the basis of the correlation coefficient (R), mean of squares of errors (MSE) and mean percent error (MPE) criteria. As a result, the R value obtained from ANN was 0.9809, the MSE value was 8050363681418.75 and the MPE value was 4.1555%. The R value of the linear method of the MLR model was 0. 9855, the MSE value was 4793845004079.31, and the MPE value was 3.7989%. The R value of the interaction method was 1.0000, the MSE value was 0.000000004839, and the MPE value was %0.0000000001672. The R value of the Purequadratic method was 0.9900, the MSE value was 3314943364316.79 and the MPE value was 2.5781%. The R value of the logarithmic regression method was 0.9872, the MSE value was 4236601138306.92, and the MPE value was 3.4057%. The R value of the fuzzy logic method was obtained as 0.9855, the MSE value was 4895753910316,73 and the MPE value was 4.9089%. As a result of the estimations obtained, the method that gives the best result is observed as the interaction method of the multivariate linear regression method.
Benzer Tezler
- Monoray ulaşım sisteminin özellikleri ve diğer kentiçi ulaşım araçları ile karşılaştırılması
System properties of monorail and its comparison with common transportation systems
ENFAL ANIL ÇALIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- İç sularda deniz ulaşımının karbon salınımına etkisi üzerine bir analiz: İstanbul ve Marmara Bölgesi örneği
An analysis on the effect of maritime transport on carbon release in inland waters: The case of İstanbul and Marmara Region
HASAN KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN BOLAT
- Balıkesir sanayi 1-2 nolu kavşakların SUMO ile kentsel hareketlilik analizi
Urban mobility analysis of Balıkesir industry intersections number 1-2 with SUMO
GÜLTEN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Trafikİstanbul Ticaret ÜniversitesiKentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ILICALI
- Yatların oluşturduğu egzoz gazı emisyonlarının incelenmesi: Turgutreis D-Marin örneği
Analysis of exhaust gas emissions from the yatchs: A case study on Turgutreis D-Marin yacht port
MEHMET DANACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Deniz BilimleriKaradeniz Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT YILDIRIM
- Yapay zekâ sistemleriyle Türkiye demiryollarının enerji analizi ve sürdürülebilir ulaşım planlaması stratejileri ile ulaştırmada enerji verimliliği
An energy analysis of Turkish railway systems with artificial intelligence and sustainable transportation planning strategies with energy efficiency on transportation
HULUSİ AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA KÜRŞAT ÇUBUK