Sezgisel üstü algoritma temelli yapay sinir ağları kullanılarak, binalarda optimal enerji kullanımını tahminleme
Predicting optimal energy usage in buildings using artificial neural networks based on heuristic algorithms
- Tez No: 948832
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL EKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muş Alparslan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 43
Özet
Bu tez, enerji ile ilgili sorunları ele almak için sezgisel üstü algoritmalarla desteklenen yapay sinir ağlarının (YSA) uygulanmasını araştırmaktadır. Enerji verimliliğinin önemini vurgulamakta ve akıllı binalarda ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme (HVAC) sistemlerinin enerji kullanımı üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Araştırma, yapılardaki ısı yükünü (HL) ve soğutma yükünü (CL) en aza indirmenin nasıl enerji tasarrufu sağlayabileceğini detaylandırmaktadır. Çalışmada, enerji verimliliğini artırmak için Karşıtlık Tabanlı Öğrenmeyi (OBL) Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modeliyle bütünleştiren HGS algoritması (OBL-HGS) kullanılmıştır. OBL-HGS algoritmasının HGS algoritmasının sınırlamalarını aştığı ve karmaşık optimizasyon senaryolarında olağanüstü iyi performans gösterdiği bulunmuştur. Araştırma, UCI Enerji Verimliliği veri setini kullanarak binalardaki HL ve CL değerlerini tahmin ediyor ve OBL-HGS-MLP modelinin geleneksel HGS ve geleneksel yöntemlere kıyasla üstün doğruluk ve genelleme elde ettiğini gösteriyor. Sonuçlar, OBL-HGS algoritmasının MLP ile birleştirilmesinin enerji verimliliğini optimize etmek için yeni bir strateji sağladığını ve enerji yönetimi ve sürdürülebilirlik konusunda yeni perspektifler sunduğunu göstermektedir. Tez, enerji verimli akıllı binalar tasarlamayı ve HVAC sistemlerinde enerji yükü tahminini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, geliştirilen modelin HVAC sistemlerinde istenen verimliliğin elde edilmesinde bina tasarımcılarına yardımcı olabileceği iddia edilmekte ve küresel enerji krizinin ortasında iklim kontrol kalitesini artırmak için bina tasarımında uygun çevresel kontrol ekipmanlarının seçilmesinin önemi vurgulanmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the networks of artificial neural networks (ANNs) that are purposed to address energy-related issues. The expansion of the energy system is investigated in the cooling and air conditioning of heating, ventilation and air conditioning (HVAC) energy usage in smart buildings. The research details how minimizing heat storage (HL) and cooling load (CL) in the building can save energy. The study uses the OBL-HGS integrated region (OBL-HGS) with the Multi-Layer Perceptron (MLP) model to increase the energy utilization. It is seen that the OBL-HGS software overcomes the limitations of the HGS software and performs exceptionally well in complex view scenarios. The research estimates the HL and CL values in buildings using the UCI Energy Efficiency dataset and shows that the OBL-HGS-MLP model achieves superior accuracy and generalization compared to the traditional HGS and conventional methods. The results show that combining OBL-HGS applications with MLP provides a new strategy demonstration for optimizing energy distribution and new perspectives on energy management and sustainability. The thesis allows to design energy-efficient smart buildings and to estimate energy load in HVAC systems. It is claimed that this flexible, regular model can help building designers to achieve desired changes in HVAC systems and emphasizes the importance of using appropriate cooling control equipment in building design for the moderate climate control constraint of global energy crises.
Benzer Tezler
- Enerji problemlerinin sezgisel üstü algoritma temelli yapay sinir ağları aracılığı ile optimizasyonu
Optimization of energy problems through heuristic algorithm based artificial neural networks
ŞEYMA NUR ATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiMuş Alparslan ÜniversitesiNükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ŞEVGİN
- İdeal olmayan da-da düşürücü dönüştürücüler için optimal kesir dereceli pıd denetleyici tasarımı
Optimal fractional order pid controller design for non-ideal dc-dc buck converters
CİHAN ERSALI
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARAN HEKİMOĞLU
- A scatter search approach for protein folding problem in 2-d HP-model
İki boyutlu HP-model'inde protein katlanma problemine dağınık arama yaklaşımı
SİBEL BİLGE SONUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. CEYDA OĞUZ
- Yapay sinir ağlarının modern sezgisel-üstü algoritmaları yoluyla eğitimi
Training of artificial neural networks via modern meta-huristic algorithms
ERDAL EKER
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KAYRİ
DOÇ. DR. SERDAR EKİNCİ
- İnşaat projelerinde harmoni arama yaklaşımıyla bir performans modelinin geliştirilmesi
A performance model development in construction projects using harmony search approach
MOHAMMAD LEMAR ZALMAİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM MANİSALI