Deep ensembles approach for energy forecasting
Enerji tahminlemede derin topluluklar yaklaşımı
- Tez No: 836840
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR UĞUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Bu tez çalıs ̧masında, model performansından ödün vermeden derin toplulukların (deep ensembles) zaman gereksinimini azaltmak için transfer ög ̆renmesini kullanarak ye- nilikçi derin topluluklar (deep ensembles) modeli gelis ̧tirilmis ̧tir. Gelis ̧tirilen model açık veri setlerine uygulanmıs ̧tır. Ayrıca, bu çalıs ̧mada, derin topluluklar (deep en- sembles) modeli, literatürde tabular ög ̆renmeye özel gelis ̧tirilmis ̧ güncel modeller ile kıyaslanarak sonuçları raporlanmıs ̧tır. Son olarak, derin topluluklar (deep ensemb- les) tabanlı öz-nitelik seçim algoritması gelis ̧tirilerek, bu yöntem dog ̆rusal öz-nitelik çıkarma modelleri ve ag ̆aç tabanlı öz-nitelik çıkarma modelleri ile kıyaslanmıs ̧tır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, we develop a novel deep ensembles based architecture that en- ables transfer learning to reduce the time requirement of deep ensembles without compromising the model's accuracy. We apply our model to open energy datasets. Moreover, this thesis compares SoTA tabular learning models with deep ensembles and traditional machine learning models and provides a benchmark for the literature. We further develop a feature selection algorithm based on boosted deep ensembles model and compare it with linear feature selection models and tree-based feature se- lection algorithms.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi
Load forecasting and decision support system for electric vehicles use
HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ORHAN TORKUL
- Kısa dönemli fotovoltaik güç tahmini için geliştirilen yenilikçi bir hibrit modelin analizi ve uygulaması
Application and analysis of innovative hybrid model for short-term photovoltaic power forecasting
ALİ RİZA GÜN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KURBAN
DOÇ. DR. EMRAH DOKUR
- Sensitivity of atmospheric moisture transport into the Arctic to sea surface temperature changes over the North Atlantic region
Arktik bölgesine atmosferik nem taşınımının Kuzey Atlantik bölgesindeki deniz yüzey sıcaklık değişimlerine duyarlılığı
FEYZA NUR ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL
DOÇ. DR. VICTORIA SINCLAIR
- Deep learning-based ensemble model for electrical energy consumption prediction
Elektrik enerjisi tüketimi tahmini için derin öğrenme tabanlı topluluk modeli
NİLAY FATMA YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER ÖZCAN
- Elektrikli ev cihazlarının zaman serisi özelliklerine göre belirlenmesi
Determination of household electric appliances according to the time series features
EBRA NUR ZUREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBingöl ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER ASLAN