Türkiye' de ısıtma gün derecelerinin makina öğrenme teknikleri ile analizi
Analysis of heating day degrees in Turkey withmachine learning techniques
- Tez No: 970691
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN PINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenme, Isıtma Gün Dereceleri, Enerji Verimliliği, Model Analizleri, Machine Learning, Heating Day Degrees, Energy Efficiency, Model Analysis
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapılan çalışmada Türkiye'nin ısıtma gün derece verilerinin makine öğrenmesi tekniklerinden olan Yapay Sinir Ağı (ANN) metodu kullanılarak analiz edilebilirliği ve bu analizler ile elde edilebilecek olan verilerin potansiyel faydaları üzerine inceleme yapılmıştır. Çalışmada öncelikli olarak ısıtma gün derecelerinin hesaplanmasında kullanılan geleneksel yöntemler hakkında literatür taraması yapılmıştır. Devamında Türkiye'nin farklı coğrafyalarına özgü iklim bölgelerinde ısıtma ihtiyaçlarının analitik bir şekilde belirlenebilmesi amacı ile makine öğrenme yöntemlerinin tahmin başarısı değerlendirilmiştir. Çalışmada bu alanda kullanılabilecek olan yapay sinir ağı metodunun incelemesi yapılmıştır. Bu tekniklerin, ısıtma gün derecelerinin analizinde kullanılmasının uygunluğu ve nasıl entegre edilebileceği araştırılmıştır. Aynı zamanda bu entegrasyonun ısıtma gün dereceleri tahminlerini nasıl iyileştirebileceği incelenmiştir. Yapılan literatür çalışmasında makine öğrenmesi tekniklerinin, Türkiye'de farklı coğrafi bölgelerde ihtiyaç duyulan ısıtma gereksinimlerinin doğru bir şekilde belirlenebilmesinde analitik veriler sağlayabileceği görülmüştür. Yapılan çalışma sayesinde makine öğrenme tekniklerinin yapılacak enerji verimliliği çalışmalarında etkin bir şekilde kullanılabileceği ve enerji yönetimi stratejilerinin optimize edilmesine de katkıda bulunabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
This study examined the feasibility of utilizing Artificial Neural Networks (ANN), a machine learning technique, to analyze Turkey's Heating Degree Day (HDD) data and the possible advantages of such analyses. A literature review was initially performed on the conventional methods employed for calculating HDD values. The efficacy of machine learning techniques was evaluated to gain knowledge about heating demands throughout Turkey's various temperature zones. The research examined the usefulness of the ANN methodology for this objective. The appropriateness of employing these techniques in HDD analysis and their potential integration into modeling were examined comprehensively. We analyzed the potential enhancements in HDD forecast accuracy resulting from this integration. The literature review indicated that machine learning techniques can offer analytical insights for accurately determining heating requirements across various geographical areas in Turkey. The application of these methodologies in this context can significantly enhance energy efficiency studies and facilitate the optimization of energy management systems.
Benzer Tezler
- Türkiye denizcilik sektöründe çalışma şartları (monografik bir etüd)
Başlık çevirisi yok
A.MURAT ASLANER
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN YAZGAN
- Selection de machine de textile a l'aide des methodes a la decision multi-critere
Tekstil makinesi seçiminde çok ölçütlü karar verme yöntemlerinin kullanılması
GÖKHAN KURŞUN
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK
- Measuring urban energy efficiency in Turkey
Türkiye'de kentsel enerji verimliliğinin ölçülmesi
CANSU İLHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜZİN BAYCAN
- Sürdürülebilir binalarda kritik başarı faktörlerinin incelenmesi
Review of critical success factors for sustainable buildings
EZGİ DERİNÖZLÜ BAYDUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MURAT ÇIRACI
- Türkiye'deki doğal gaz dağıtım şirketlerinin stokastik sınır analizi yöntemi ile etkinlik analizi
Efficiency analysis of Turkish natural gas distribution companies with stochsatic frontier analysis
ALAADDİN EMRE EVGALLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EkonometriGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVRİYE GENCER