The impact of artificial intelligence (AI) on the electrical systems in Buea –Cameroon
Yapay zekanın (AI) Buea – Kamerun'daki elektrik sistemleri üzerindeki etkisi
- Tez No: 897088
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AYKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu çalışmanın amacı Yapay Zekanın (AI) Buea-Kamerun'daki elektrik sistemleri üzerindeki etkisini incelemektir. Bu çalışma kesitsel bir araştırma tasarımını benimsemiştir. Bu çalışma için birincil veri kaynağı, basit amaçlı örnekleme tekniği ile örneklenen 333 katılımcıya anketlerin dağıtılması yoluyla toplanmıştır. Analiz için çıkarımsal istatistikler, tanımlayıcı istatistikler için ise çubuk grafikler, tablolar, frekanslar, yüzdeler, ortalama ve standart sapmalar kullanıldı. Çalışmanın sonucu, elektrik sistemlerindeki varyasyonun %34,2'sinin Yapay Zekadan (AI) tahmin edilebildiğini ortaya koyuyor. Spesifik olarak, ENEO Kamerun'daki uzman sistemler ve Buea Belediyesi'ndeki haneler elektrik sistemini 0,706 oranında olumlu/önemli bir şekilde etkilemektedir; ENEO Kamerun'daki bulanık sistemler ve Buea Belediyesi'ndeki haneler, elektrik sistemini 0,254 oranında olumlu/önemli bir şekilde etkilerken, ENEO Kamerun'daki Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Buea Belediyesi'ndeki haneler, elektrik sistemini 0,070 oranında olumlu/önemsiz bir şekilde etkilemektedir. Bulgulara göre çalışma, uzman sistemler, bulanık sistemler ve yapay sinir ağlarının entegrasyonunun elektrik sistemlerinde önemli ilerlemeler sağladığı sonucuna varmaktadır. Çalışma, ENEO Kamerun ve hanelerin uzman sistemlerin, bulanık sistemlerin uygulanmasını güçlendirmesi ve elektrik altyapısının tahmine dayalı bakımı için YSA'ların konuşlandırılmasını önermektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to investigate the impact of artificial intelligence (AI) on the energy sector in Buea, Cameroon. This study adopted a cross-sectional research design. The source of the data for this study was collected by distributing a questionnaire to 333 participants sampled through simple purpose sampling. Inferential statistics were used for analysis, and graphs, tables, frequencies, percentages, averages and standard deviations were used to explain the statistics. Research results show that 34.2% of energy changes can be predicted by artificial intelligence (AI). In particular, ENEO experts in Cameroon and families in the city of Buea had a positive/significant value of 0.706 regarding energy efficiency; ENEO Cameroon and non-standard energy supply (PPP) of households in Buea city has a positive/significant impact of 0.254 energy, 0.070 energy at the same time. Based on the findings, the study concluded that the combination of experts, fuzzy systems and non-standard electronic devices leads to success in the fire force. This study recommends that ENEO Cameroon and its family should strengthen the use of specialists, fuzzy systems and the use of non-standard energy sources for monitoring fire energy electricity.
Benzer Tezler
- Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde yapay zeka tabanlı modülasyon tanımlama yöntemi geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based modulation recognition method in next generation communication systems
MEHMET MERİH LEBLEBİCİ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÇALHAN
- Optimizing the performance of visible light communication system with angular diversity
Görünür ışık haberleşmesinde açısal çeşitleme ile sistem performansının en iyilenmesi
AAMIR ULLAH KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Comparative analysis of MPPT techniques for solar and wind systems under different operating conditions
Farklı çalışma koşulları altında güneş ve rüzgar sistemleri için MPPT tekniklerinin karşılaştırmalı analizi
MUHAMMAD SAEED AHMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT SÜNTER
- Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi
Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals
ELİF ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Heterogeneity and strategic sophistication in multi-agent reinforcement learning
Çoklu etmen pekiştirmeli öğrenmede heterojenlik ve stratejik karmaşıklık
YÜKSEL ARSLANTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ÖMER SAYIN