Yapay sinir ağları ile talep tahminleme: elektrikli otomobiller
Demand forecasting with artificial neural networks: electric vehicles
- Tez No: 954991
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Nişantaşı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Bu çalışma, elektrikli araçların sigorta sistemleri üzerindeki teknik, davranışsal ve yapısal etkilerini çok boyutlu bir yaklaşımla incelemekte; aynı zamanda yapay sinir ağı tabanlı bir talep tahmin modeli geliştirerek sektöre stratejik katkı sunmayı amaçlamaktadır. Elektrikli araçların batarya sistemleri, yüksek voltajlı motorları ve yazılım kontrollü yapıları, geleneksel içten yanmalı araçlara göre farklı risk profilleri oluşturarak sigorta sektöründe yeni teminat türlerini zorunlu hale getirmektedir. Saha verileri, batarya arızaları (%42), elektrik kaynaklı yangınlar (%25) ve şarj altyapısı hasarları (%18) gibi yeni nesil risklerin yüksek frekansla ortaya çıktığını göstermektedir. Bu durum, elektrikli araç onarım maliyetlerini 2-3 kat artırmakta; sigorta şirketlerini ürün yapılarını yeniden tasarlamaya yönlendirmektedir. Ayrıca, Türkiye'de elektrikli araç kullanıcılarının %72'si kasko sigortası yaptırırken, bu oran içten yanmalı araç kullanıcılarında %58'de kalmaktadır. Bu fark, risk farkındalığı ve teminat tercihinde yaşanan zihinsel dönüşümün göstergesidir. Tez kapsamında geliştirilen yapay sinir ağları modeli, gelir düzeyi, çevresel bilinç, yaş grubu, sigorta farkındalığı, enerji maliyetleri ve fiyat/performans dengesi gibi çok sayıda bağımsız değişkeni kullanarak yüksek doğrulukla tahminleme yapmıştır. Modelin kurulumu Python ortamında TensorFlow kütüphanesiyle gerçekleştirilmiş, Rectified Linear Unit aktivasyon fonksiyonu ve Adaptive Moment Estimation optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Model 500 epoch boyunca eğitilmiş, erken durdurma tekniği ile aşırı öğrenme riski minimize edilmiştir. İstanbul'un Kadıköy, Ataşehir ve Maslak gibi ilçelerinde elektrikli araç sahipliğinin %15'in üzerinde, kasko yaptırma oranlarının ise %80'e yakın olduğu tespit edilmiştir. Tüketici davranışları analizinde, gençlerin dijital sigorta platformlarına yöneldiği, orta yaş grubunun maliyet-etkin çözümler aradığı, ileri yaş grubunun ise güvenlik odaklı hareket ettiği belirlenmiştir. Ayrıca, çevresel kaygılar, sosyal statü algısı ve TOGG gibi yerli üretim markalara duyulan güven, elektrikli araç satın alma kararlarını etkileyen önemli psikososyal faktörler arasında yer almıştır. Sonuç olarak, elektrikli araçların sigorta sektörüne etkisi yalnızca teknik dönüşümle sınırlı kalmayıp, pazar dinamikleri, tüketici eğilimleri ve kamusal politikalarla iç içe geçen sistemsel bir değişimi temsil etmektedir. Sigorta şirketlerinin yapay sinir ağı tabanlı tahmin modellerini stratejik planlama süreçlerine entegre etmesi, kamu yatırımlarının şarj altyapısına yönlendirilmesi ve üreticilerin fiyat/performans odaklı stratejiler geliştirmesi
Özet (Çeviri)
This study examines the technical, behavioral, and structural impacts of electric vehicles on insurance systems through a multidimensional approach. It also aims to make a strategic contribution to the industry by developing a demand forecasting model using artificial neural networks. The battery systems, high-voltage electric motors, and software-controlled architecture of electric vehicles create fundamentally different risk profiles compared to traditional vehicles powered by internal combustion engines. These differences necessitate the development of new insurance coverage structures within the sector. Field data indicate that modern risks such as battery failures (42 percent), fires caused by electrical faults (25 percent), and damages linked to charging infrastructure (18 percent) occur frequently. These risks increase the repair costs of electric vehicles by approximately two to three times compared to traditional vehicles, prompting insurance companies to redesign their product structures. Moreover, while 72 percent of electric vehicle users in Türkiye purchase comprehensive automobile insurance, this rate remains at 58 percent among users of vehicles with internal combustion engines, suggesting a cognitive shift in risk perception and coverage preferences. The artificial neural network model developed within this thesis achieved high forecasting accuracy by incorporating numerous independent variables, including income level, environmental awareness, age group, level of insurance literacy, energy costs, and the perceived balance between vehicle price and performance. The model was constructed using the Python programming language and the TensorFlow software library. During model training, the Rectified Linear Unit activation function and the Adaptive Moment Estimation optimization algorithm were applied. The model was trained over 500 iterations, and an early stopping technique was used to minimize the risk of overfitting. The results revealed that in high-income districts of Istanbul such as Kadıköy, Ataşehir, and Maslak, the ownership rate of electric vehicles exceeds 15 percent, while the rate of comprehensive insurance coverage approaches 80 percent. The analysis of consumer behavior showed that younger individuals tend to prefer digital insurance platforms, middle-aged users seek cost-effective solutions, and older consumers prioritize safety-oriented insurance options. Furthermore, environmental concern, perceived social status, and national trust in domestically manufactured brands such as Türkiye's Automobile Initiative Group were identified as key psychosocial factors influencing electric vehicle purchasing decisions. In conclusion, the influence of electric vehicles on the insurance industry is not limited to technical transformations. Rather, it represents a systemic shift that encompasses market dynamics, consumer behavior, and public policy frameworks. It is recommended that insurance companies integrate artificial neural network-based forecasting models into their strategic planning processes, that public authorities increase investment in charging infrastructure, and that manufacturers develop strategies focused on optimizing vehicle price and performance.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve makine öğrenme yöntemleriyle V2G alt yapsına yönelik şebeke talep tahmin sistemi geliştirilmesi
Development of a grid demand forecasting system for an integrated V2G infrastructure using artificial neural networks and machine learning methods
RAMAZAN YEŞİLDALLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KILIÇ
- Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik piyasası fiyat tahmini
Electricity price forecasting in the Turkish market using artificial neural networks
AYLİN BÜYÜKMIHCI
- Yapay sinir ağları ile Türkiye'nin elektrik talep tahmini
Forecasting Turkey's electricity demand using artificial neural networks
EBRU DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YEŞİM KALENDER ÖKSÜZ
- Spot elektrik piyasalarında IOT destekli talep tahminlerine göre fiyatlama
Pricing in accordance with the IOT supported demand predictions in the spot electricity market
MUSTAFA AHMET HAMURCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeNuh Naci Yazgan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR GÖZBAŞI
- Regresyon ve yapay sinir ağları yöntemi ile istanbul ili doğalgaz tüketim tahmini
Natural gas consumption forecast in istanbul province with regression and artificial neural networks method
EDA MANGAN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ