Diyarbakır kadın doğum hastanesinin enerji tüketiminin LSTM ve gru ile tahmini
Energy consumption estimation of Diyarbakir maternity hospital with LSTM and gru
- Tez No: 954795
- Danışmanlar: PROF. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Kritik öneme sahip kurumlar arasında yer alan hastanelerde, enerji tüketiminin önceden tahmin edilmesi hayati derecede önemlidir. Bu tahmin hem maliyet optimizasyonu hem de enerji arz güvenliğinin sağlanması açısından stratejik bir öneme sahiptir. Literatürde enerji tüketimi ve tahmini üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Ancak mevcut tahmin çalışmalarında gözlenen başarı oranlarındaki ciddi dalgalanmalar, bu alandaki araştırmaların henüz beklenen düzeye ulaşmadığının açık bir göstergesidir. Buna bağlı olarak, enerji tüketimini daha isabetli şekilde öngörebilecek modellere duyulan ihtiyaç ortaya çıkmaktadır. Bu motivasyonla bu çalışmada, Diyarbakır Kadın Doğum Hastanesi'nin 1 Haziran 2017 ile 30 Haziran 2024 tarihleri arasında kaydedilen yarım saatlik enerji tüketim verilerinden yararlanılarak, uzun kısa süreli bellek (LSTM, Long Short-Term Memory) ve geçitli tekrarlayan birim (GRU, Gated Recurrent Unit) modelleriyle hastanenin enerji tüketiminin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Modeller, 10, 20, 30, 60, 120 ve 240 adımlık farklı zaman pencereleriyle eğitilmiş ve bu farklı pencere boyutlarına göre performansları karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda; LSTM modelinin 60 adımlık pencere boyutu ve GRU modelinin ise 120 adımlık pencere boyutu ile en iyi tahmin performansını verdiği saptanmıştır. Performans metrikleri incelendiğinde, LSTM modeli için RMSE = 25.07, MAE = 13.87 ve R² = 0.98 değerleri elde edilmiştir. Benzer şekilde, GRU modeli için de RMSE = 25.11, MAE = 13.73 ve R² = 0.98 değerleri ölçülmüştür. Özellikle her iki modelin de R² değerinin yaklaşık 0.98 seviyesinde gerçekleşmesi, yapılan tahminlerin gerçek tüketim değerlerini büyük ölçüde yansıtabildiğine işaret etmektedir. Sonuç olarak, LSTM ve GRU tabanlı modellerin hastane gibi karmaşık yapılarda enerji yönetiminde etkin yaklaşımlar olarak değerlendirilebilir.
Özet (Çeviri)
Predicting energy consumption in hospitals, which are critical institutions, is vitally important because accurate forecasting is strategically necessary for both cost optimization and ensuring energy supply security. Numerous studies in the literature have addressed energy consumption forecasting, showing varying degrees of success across different sectors. However, significant fluctuations observed in the accuracy rates of existing forecasting studies clearly indicate that research in this area has not yet reached the desired standard. Consequently, there is a clear need for models capable of predicting energy consumption more accurately. Motivated by this need, this study aims to forecast the energy consumption of Diyarbakır Maternity Hospital using half-hourly energy consumption data recorded between June 1, 2017, and June 30, 2024, employing Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) models. These models were trained using different time windows of 10, 20, 30, 60, 120, and 240 steps, and their performances were comparatively evaluated across these varying window sizes. The analyses revealed that the LSTM model performed best with a 60-step window, while the GRU model achieved its optimal performance with a 120-step window. When examining performance metrics, the LSTM model resulted in an RMSE of 25.07, an MAE of 13.87, and an R² of 0.98. Similarly, the GRU model achieved an RMSE of 25.11, an MAE of 13.73, and an R² of 0.98. The fact that both models reached an R² value of approximately 0.98 indicates that the predictions closely reflect actual energy consumption values. Consequently, LSTM and GRU-based models can be considered effective approaches for energy management in complex structures such as hospitals.
Benzer Tezler
- Diyarbakır Kadın Doğum ve Çocuk Hastalıkları Hastanesinin bileşik ısı güç sistemi seçimi ve sistem kurulum analizi
Diyarbakir Women Birth and Child Diseases Hospital compound heat power system selection and system installation analysis
NERMİN ÜSTÜNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiDicle ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN BAYINDIR
- Normal, kanserli ve diabetli kan ve idrar örneklerinin metabolit pik yarı genişliğinden NMR T2 durulmasının saptanması
Determination of NMR T2 relaxation from linewidths of metabolite peaks of healthy, cancerous ans diabetic blood and urine samples
ZÜHAL TAĞU
- Nullipar kadınlarda doğum eylemi süresince yapılan perine masajının doğum konforu, perineal ağrı ve travmaya etkisi
The effect of perineal massage performed during the labour on the childbirth comfort, perineal pain and trauma in nulliparous women
HABİBE YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Kadın Hastalıkları ve Doğumİnönü ÜniversitesiEbelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YEŞİM AKSOY DERYA
- Kontraseptif yöntem kullanan kadınlarda cinsel problemler ve çözümünde Plissit modeli doğrultusunda verilen eğitim-danışmanlığın etkisi
Sexual problems in women using contraceptive methods and the effect of education-counseling in accordance with the plissit model
ÖZLEM BAKAN DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
HemşirelikMarmara ÜniversitesiDoğum ve Kadın Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE YILDIZ
- Adölesan gebelerde riskli sağlık davranışlarının prenatal bağlanmaya etkisi
Başlık çevirisi yok
ÖZLEM SIDIKA KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EbelikAdıyaman ÜniversitesiEbelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAADET BOYBAY KOYUNCU