Yazar
Beyca, Ö. F., Ervural, B. C., Tatoglu, E., Özuyar, Pınar Gökçin, Zaim, S.
Basım Tarihi
2019-05
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
Doğal gaz tahmini, Makine öğrenimi, Yapay sinir ağı, Destek vektör regresyonu, Gelişmekte olan ülkeler, İstanbul
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0140-9883
Kayıt Numarası
10dcca8b-08e4-45f4-b02e-a0b31581fd7f
Lokasyon
Girişimcilik
Tarih
2019-05
Örnek Metin
Enerji talebindeki benzeri görülmemiş artışlara paralel olarak, ülkenin dinamik yapısına uyum sağlayan enerji çeşitliliğini ve enerji ihtiyacını sağlayarak enerji politikalarının etkin yönetilmesi için iyi kurgulanmış bir tahmin modeli hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin en büyük doğal gaz tüketen mega şehri olan İstanbul ilindeki doğal gaz tüketiminin kesin projeksiyonu için üç alternatif popüler makine öğrenimi aracını kullanıyoruz. Bu araçlar çoklu doğrusal regresyonu (MLR), yapay sinir ağı yaklaşımını (ANN) ve destek vektör regresyonunu (SVR) içerir. Sonuçlar, doğal gaz tüketiminin zaman serisi tahmininde daha düşük tahmin hataları açısından daha güvenilir ve doğru sonuçlar sağlayan SVR'nin YSA tekniğinden çok daha üstün olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, veri yapısı, tüketim sıklığı ve tüketicilerin çeşitli zaman dilimlerindeki tüketim davranışları nedeniyle gelişmekte olan birçok ülke için yararlı bir kıyaslama çalışmasına hizmet edebilir.
DOI
10.1016/j.eneco.2019.03.006
Cilt
80
