Tokat gaziosmanpaşa ünıversitesi hastanesi için hibrit derin öğrenme (CNN-LSTM) modeli ile enerji talep tahminlemesi
Energy demand forecasting for tokat gaziosmanpaşa university hospital with hybrid deep learning (CNN-LSTM) model
- Tez No: 909110
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZAFER DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Her geçen gün sanayileşme ve büyümeye eşdeğer olarak elektrik üretim ve tüketimin değişeceği görülmektedir. Geleceğe yapılacak olan tüm yatırımlar, planlamalar geleceği doğru tahminlemekle olacaktır. Gelecekteki elektrik tüketimimizin tahmin doğruluğu da, doğru planlamayı destekleyecektir. Elektrik enerjisi planlaması, elektriğin üretiminden son kullanıcıya ulaşana kadar tüm maliyetleri minimize etmeyi, güç sistemlerinin verimliliğini artırmayı, sistemin güvenilirliğini güçlendirmeyi ve elektrik enerjisinin en yüksek kaliteyle tüketiciye sunulmasını sağlamayı amaçlar. Bu süreçlerin önemli bir aşaması, gelecekteki elektrik talebini yüksek doğruluk oranıyla tahmin etmektir. Bu tez çalışmasında, Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hastanesi'nin son beş yıllık saatlik elektrik tüketim verileri ile sıcaklık ve nem gibi meteorolojik parametreler toplanmıştır. Bu veriler, elektrik talebinin daha doğru bir şekilde tahmin edilmesine yönelik analizlerde kullanılmıştır. Çeşitli istatistiksel analiz, matematiksel analiz, makine ög˘renmesi ve onun alt alanı olan derin ög˘renme yöntemleri, zaman serisi verilerini analiz etmek ve gelecek tahmini yapabilmek için kullanılmaktadırlar. Giderek popülerliği artan derin öğrenme yöntemi ile zaman serisi problem çözümlerinde geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olmuş ve kullanımı artmaktadır. Bu çalışmada, tahmin yöntemlerine odaklanarak Colab kütüphanesi programında derin öğrenme teknikleri kullanılarak kısa dönemli talep tahmini yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hastanesi'nde uygulanmış ve elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
It is seen that electricity production and consumption will change day by day, equivalent to industrialization and growth. All investments and planning for the future will be based on accurately predicting the future. The accuracy of forecasting our future electricity consumption will also support accurate planning. Electrical energy planning regulation aims to minimize all costs from the production of electricity until it reaches the end user, to increase the efficiency of power systems, to increase the reliability of the system and to deliver electrical energy to the consumer with the highest quality. Various statistical analysis, mathematical analysis, machine learning and its subfield, deep learning methods, are used to analyze time series data and make future predictions. With the increasingly popular deep learning method, it has become more successful in time series problem solving than traditional methods and its use is increasing. In this study, a short-term demand forecasting method was developed using deep learning techniques in the Colaboratory program, with a focus on forecasting methods.This developed method was applied to Tokat Gaiosmanpaşa University hospital and the results were analyzed.
Benzer Tezler
- Prematüre rat modellerinde uygulanan yüksek doz kafein sitratın intrakranial kanamaya neden olupolmadığını araştırmak
To research if high dose caffeine citrate applied inmodels of the premature rat can cause intracranial bleeding
KAZIM DARKA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERGÜN SÖNMEZGÖZ
- Pandemi döneminde bir üniversite hastanesi çalışanlarında iş doyumu ve yaşam kalitesinin değerlendirilmesi
Evaluation of job satisfaction and quality of life of a university hospital employees during the pandemic period
İBRAHİM YASİN ÇOLAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Halk SağlığıTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN ÖNDER
- Palyatif bakım hastalarına bakım veren hasta yakınlarının algıladığı sosyal destek ve bakım verme yükü
Başlık çevirisi yok
YAĞMUR YETİŞGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sosyal HizmetTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiPalyatif Bakım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ERDOĞDU CEYLAN
- Subjektif tinnituslu hastalarda biyolojik geri bildirimin hasta şikayetleri üzerine etkisinin incelenmesi
Examining the effect of biofeedback on patient complaints in subjective tinnitus patients
BÜŞRA YILMAZ ERTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kulak Burun ve BoğazTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİGEN KARABEKİROĞLU
- COVID-19 pandemisi sırasında yoğun bakım ünitelerinde yatan hastaların solunum yolu örneklerinden izole edilen bakteriler ve antimikrobiyal direnç durumları
Isolation of bacteria from respiratory tract samples of patients in intensive care units during the COVID-19 pandemic and their antimicrobial resistance patterns
NİL TUNA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MikrobiyolojiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN YENİŞEHİRLİ